网络流量分析与异常检测数据集NetworkTrafficAnalysisandAnomalyDetectionDataset-jvageesh11
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 流量分析, 机器学习, 数据挖掘, 网络安全, 协议分析, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自CICFlowMeter的网络流量数据，记录了在特定时间段内捕获的网络流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录于2018年3月2日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为特定网络环境下的流量捕获。
数据维度：数据集包含80个特征，涵盖了网络流量的多个方面，包括：
端口信息（Dst Port, Protocol等）
时间戳（Timestamp）
流量持续时间（Flow Duration）
数据包数量与长度（Tot Fwd Pkts, TotLen Fwd Pkts等）
时间间隔统计（Flow IAT Mean, Flow IAT Std等）
标志位信息（FIN Flag Cnt, SYN Flag Cnt等）
标签（Label，用于标识流量是否异常）
数据格式：CSV格式，文件名为Friday-02-03-2018_TrafficForML_CICFlowMeter.csv，易于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，已进行流量特征提取和标注。
该数据集适用于网络流量分析、异常检测、入侵检测等研究，以及基于机器学习的流量分类和预测模型构建。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如异常流量检测算法、网络行为分析、流量特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统等，提高网络安全防护能力。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助识别潜在的网络威胁，优化网络资源配置。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测的原理。
此数据集特别适合用于探索网络流量的统计规律和异常模式，帮助用户开发高效的异常检测算法，提升网络安全防护水平。
