网络流量特征分析数据集NetworkTrafficFeatureAnalysisDataset-tyitb109harshs
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 流量分析, 数据包, 协议, 机器学习, 异常检测, 网络安全, 流量监控
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的详细数据，记录了不同网络会话的特征信息，适用于网络流量分析、异常检测和安全评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从“dt”（Delta Time）字段推测，数据记录了流量随时间的变化。
地理范围：数据集未明确指出地理范围，但其通用性使其适用于各种网络环境。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“dt”（时间差），“switch”（交换机编号），“src”（源IP地址），“dst”（目标IP地址），“pktcount”（数据包数量），“bytecount”（字节数），“dur”（持续时间），“flows”（流数量），“Protocol”（协议类型），“port_no”（端口号）以及“label”（标签，用于标识流量的类别）。
数据格式：CSV格式，文件名为yoyo.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：该数据集来源于网络流量捕获，已进行标准化处理，便于进行后续分析。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、流量分类和安全评估等相关研究。
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：适用于网络流量分析、异常检测、网络安全、流量分类等领域的学术研究，例如，基于流量特征的网络攻击检测、流量异常行为分析。
行业应用：为网络安全、网络管理和通信行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、流量监控、网络优化等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定、网络性能优化和风险评估。
教育和培训：作为计算机网络、网络安全、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析。
此数据集特别适合用于探索网络流量的模式、异常检测以及流量特征与网络行为之间的关系，帮助用户实现网络安全风险评估、优化网络性能和提高网络管理效率等目标。
