网络流量特征分析与恶意行为检测数据集_Network_Traffic_Feature_Analysis_and_Malicious_Behavior_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 机器学习, 异常检测, 特征工程, 网络安全, 数据挖掘, 协议分析, 行为识别
数据概述：
该数据集包含经过归一化处理的网络流量数据，记录了各种网络通信会话的详细特征，主要用于网络流量分析、异常检测和恶意行为识别等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了网络通信的通用特征，理论上适用于全球范围的网络环境。
数据维度：数据集包含了大量网络流量特征，如“Flow Duration”（流持续时间）、“Tot Fwd Pkts”（前向数据包总数）、“Tot Bwd Pkts”（后向数据包总数）、“Fwd Pkt Len Max”（前向数据包最大长度）、“Bwd Pkt Len Mean”（后向数据包平均长度）等，共计70个特征。
数据格式：CSV格式，包括combined_normalised_encoded_train.csv和combined_normalised_encoded_test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。数据已进行归一化处理，便于模型训练和分析。
来源信息：数据来源未明确，但已进行归一化处理，为机器学习模型提供了预处理后的输入。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、恶意软件识别等研究与应用。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如网络流量异常检测、恶意软件识别、DDoS攻击检测等。
行业应用：为网络安全公司、IT运维部门提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UBA）等。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生理解网络流量特征、掌握机器学习模型构建方法。
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联，帮助用户构建和优化网络安全模型，提高网络安全防护水平。
