网络流量特征分析数据集NetworkTrafficFeatureAnalysisDataset-prianshujha
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 数据包分析, 流量特征, 网络安全, 协议分析, 机器学习, 异常检测, 流量监测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信会话的详细特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但反映了特定网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个网络流量相关的指标，包括源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、源MAC地址、目标MAC地址、协议类型、时间戳、流持续时间、流字节速率、流包速率、前向包速率、后向包速率、总前向包数、总后向包数、前向包总长度、后向包总长度、前向包最大长度、前向包最小长度、前向包平均长度、前向包长度标准差、后向包最大长度、后向包最小长度、后向包平均长度、后向包长度标准差、包最大长度、包最小长度、包平均长度、包长度标准差、包长度方差、前向头部长度、后向头部长度、前向分段最小尺寸、前向活动数据包数、流间隔时间平均值、流间隔时间最大值、流间隔时间最小值、流间隔时间标准差、前向间隔时间总和、前向间隔时间最大值、前向间隔时间最小值、前向间隔时间平均值、前向间隔时间标准差、后向间隔时间总和、后向间隔时间最大值、后向间隔时间最小值、后向间隔时间平均值、后向间隔时间标准差、前向推送标志、后向推送标志、前向紧急标志、后向紧急标志等。
数据格式：CSV格式，文件名为NetprobeDf.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并提取了各种流量特征。该数据集适合用于网络流量分析、异常检测和安全威胁识别。
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、机器学习等领域的学术研究，如恶意流量检测、异常行为分析等。
行业应用：为网络安全、IT运维、网络监控等行业提供数据支持，尤其在入侵检测系统（IDS）、流量分析工具、网络性能优化等方面具备实用价值。
决策支持：支持网络安全策略制定、网络流量管理优化和安全事件响应。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的实训数据，用于学生进行流量分析、模型构建和安全威胁识别等实践。
此数据集特别适合用于探索网络流量的统计特性、识别异常流量模式和构建网络安全相关的预测模型，帮助用户提升网络安全防护能力、优化网络性能。
