网络流量特征入侵检测数据集NetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-alihusseinaljanabi

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全, 入侵检测, 流量分析, 机器学习, 数据挖掘, 特征工程, 异常检测, 数据集

数据概述：该数据集包含来自公开的网络流量数据，记录了网络通信的各项特征，用于入侵检测与安全分析。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，但通常被视为静态数据集，用于模型训练和测试。地理范围：数据来源未明确标注，但数据特征涵盖了常见的网络攻击行为和正常流量模式。数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如“Dst Port”（目标端口）、“Protocol”（协议）、“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）等，以及“Label”（标签，表示流量是否为恶意）。数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_ids2018_sampled.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。数据经过清洗和采样，适用于多种数据处理和分析工具。来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，数据集已经过预处理，包括特征提取和标签标注，为后续分析提供了便利。该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是在入侵检测、异常流量分析、恶意软件识别等方向的应用。

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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如新型攻击检测算法的开发、网络流量异常行为分析等。行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统（ADS）等安全产品的模型训练和性能评估。决策支持：支持网络安全态势感知，帮助企业和组织更好地理解网络安全风险，优化安全策略。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，帮助学生和研究人员理解网络流量特征，学习入侵检测方法。此数据集特别适合用于探索网络流量特征与入侵行为之间的关系，帮助用户构建和优化入侵检测模型，提升网络安全防护能力。