网络流量特征分析数据集NetworkTrafficFeatureAnalysisDataset-gloryvu

数据来源：互联网公开数据

标签：网络流量, 流量分析, 异常检测, 机器学习, 特征工程, 数据挖掘, 数据安全, 协议分析

数据概述：该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的多种特征，用于网络流量分析和异常检测。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析通用网络流量特征。数据维度：数据集包含多个描述网络流量的特征，例如：dst_port（目标端口），protocol（协议类型），flow_duration（流持续时间），以及各种与包长度、时间间隔相关的统计量，如fwd_pkt_len_max（前向包最大长度），fwd_iat_mean（前向包到达时间间隔均值）等。此外，还包括标志位计数、上下行流量比例等高级特征。数据格式：CSV格式，文件名为benign_remove_duplicate.csv和finalize_data.csv，便于数据处理和分析。数据已进行初步处理，如去重等。来源信息：数据来源于公开的网络安全或流量分析项目，已进行标准化处理。该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、恶意行为识别以及机器学习模型的训练和评估。

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、机器学习等领域的研究，例如基于流量特征的异常检测算法研究、网络行为模式分析等。行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、流量监控系统、安全态势感知等产品的模型训练与测试。决策支持：支持网络安全领域的风险评估、安全策略优化，以及网络性能优化等决策。教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和分析方法。此数据集特别适合用于探索网络流量特征与网络行为之间的关联，帮助用户构建和优化网络安全模型，提升网络安全防护能力。