网络流量日志标注数据集LabeledNetworkTrafficLogDataset-liamdavies1
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，日志分析，数据集，机器学习，网络安全，异常检测，数据挖掘，IT运维
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监测系统的日志数据，记录了网络通信的详细信息并进行了标注。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个企业级网络环境，包括数据中心，企业内网和部分互联网服务提供商的网络。
数据维度：数据集包括网络流量日志的各类特征，如源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，数据包大小，传输速率，连接持续时间，流量方向，时间戳等，并标注了每条日志是否属于异常流量（如DDoS攻击，恶意软件通信等）。
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：数据来源于公开的网络流量监测项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，异常检测，机器学习模型训练等领域，特别是在网络流量分类，入侵检测和异常行为分析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：适用于网络安全，数据挖掘及异常检测等学术研究，如网络流量模式分析，恶意流量识别，异常行为检测等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业IT部门提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）开发，网络流量监控和威胁分析方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和组织提升网络防护能力和应急响应效率。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析，异常检测及机器学习在安全领域的应用。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式与攻击特征，帮助用户实现网络威胁的早期检测，精准分类和有效防御，为网络安全防护和IT运维管理提供数据支持。
