网络流量分析行为识别数据集NetworkTrafficAnalysisBehavioralRecognitionDataset-nikitastsinnas
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，数据集，行为识别，网络安全，机器学习，数据分析，深度学习，异常检测
数据概述： 该数据集来源于网络流量分析研究，记录了网络通信中的流量数据和相应的行为标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年到2023年。
地理范围：数据覆盖了多个网络环境和场景，包括家庭网络、企业网络和数据中心等。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖源IP、目标IP、协议类型、端口号、数据包大小、流量持续时间等变量，以及对应的行为标签，如正常行为、异常行为等。数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于CICIOT23项目的网络流量数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全分析、行为识别和机器学习等领域的研究和应用，特别是在网络流量分析、异常检测和入侵识别等技术任务中具有重要价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络流量分析、行为识别和异常检测等学术研究，如网络行为模式分析、异常流量检测等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业网络管理员等提供数据支持，特别是在网络安全监控、入侵检测和防御策略制定方面。
决策支持：支持网络安全风险评估和策略优化，帮助相关领域制定更好的数据处理和应用策略。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析、行为识别及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的行为特征与异常模式，帮助用户实现网络流量分析、行为识别和异常检测等目标，为网络安全研究和防御提供数据支持。
