网络流量分析异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-arnavu
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 数据包分析, 协议分析, 机器学习, 网络安全, 数据标注, 流量分析
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信过程中的数据包信息，用于网络流量异常检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但包含源IP地址和目标IP地址，可用于分析网络通信模式。
数据维度：包括数据包编号（No.）、时间戳（Time）、源IP地址（Source）、目标IP地址（Destination）、协议类型（Protocol）、数据包长度（Length）、详细信息（Info）以及标签（label）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_df_1.csv，便于数据分析和处理。
数据来源于网络流量捕获，已进行数据包信息提取和标注，用于区分正常流量和异常流量。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测和安全相关的研究。
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：适用于网络安全、流量分析领域的学术研究，如异常流量检测算法的开发与评估，网络攻击行为分析等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（ABAS）等领域。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助管理员监控网络流量，及时发现和响应安全威胁。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解网络流量分析与异常检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建流量异常检测模型，提高网络安全防护能力。
