网络流量特征分析数据集NetworkTrafficFeatureAnalysis-phamthaibao
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, 数据挖掘, 网络安全, 特征工程, 数据预处理
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的各种特征，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，可视为静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于分析各种网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了流量的各种统计特征，如Flow ID、源IP、源端口、目标IP、目标端口、协议、时间戳、流持续时间、前后向数据包数量、前后向数据包长度、包长度统计、流量速率、包间到达时间、标志位、窗口大小、活动时间、空闲时间等。其中"Label"字段用于标识流量的类别。
数据格式：CSV格式，包含Normal_data.csv和cleaned_file.csv两个文件，便于数据分析和处理。数据经过了清洗处理，确保了数据的质量。
该数据集特别适用于网络流量分析、异常检测、入侵检测和安全审计等领域的研究。
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：适用于网络安全、计算机网络与数据挖掘交叉领域的学术研究，如恶意流量检测、异常行为分析、流量模式识别等。
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）、异常行为分析系统（UEBA）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全体系中的风险评估与网络安全策略制定，助力企业强化网络安全防护能力。
教育和培训：作为计算机网络、网络安全和数据科学课程的实训数据，用于学生训练模型、理解网络流量特征。
此数据集特别适合用于探索网络流量的特征规律，帮助用户实现流量分类、异常检测、恶意活动识别等目标。
