网络流量特征分类数据集NetworkTrafficFeatureClassificationDataset-raniamerzougui
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量分析, 恶意流量检测, 特征工程, 数据包捕获, 机器学习, 安全防护, 数据分类, 网络安全
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获（pcap）文件提取的特征数据，用于区分良性流量和恶意流量。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一段时间内的流量特征快照。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但反映了网络流量的一般特征。
数据维度：数据集包含多个特征，如时间戳（timestamp），FQDN计数（FQDN_count），子域名长度（subdomain_length），大小写字母、数字、熵值、特殊字符统计（upper, lower, numeric, entropy, special），标签（labels），标签最大值、平均值（labels_max, labels_average），最长单词长度（longest_word），SLD长度（sld_len），子域名长度（subdomain）。
数据格式：CSV格式，每个文件对应一个pcap文件的特征提取结果，便于进行数据分析和机器学习建模。数据已进行特征提取和初步处理，可以直接用于分类任务。
该数据集适合用于网络流量分析、恶意软件检测、入侵检测系统（IDS）等领域的研究和应用。
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、机器学习等领域的研究，例如恶意流量检测算法的开发和评估，网络流量特征分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，例如入侵检测系统、异常流量检测系统的模型训练和性能评估。
决策支持：支持网络安全领域的决策制定，例如网络安全态势感知、安全策略优化等。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和恶意流量检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与恶意行为之间的关系，帮助用户构建高效的恶意流量检测模型，提高网络安全防护能力。
