网络流量异常检测CTU-13数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionCTU-13Dataset-toanvq2nd
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 异常检测, 机器学习, CTU-13, 数据集, 入侵检测, 分类
数据概述：
该数据集包含来自CTU-13数据集的网络流量数据，用于网络流量异常检测与安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于CTU-13数据集，主要模拟了真实的网络环境下的流量行为。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含多个字段，如Dur（持续时间）、Proto（协议）、Sport（源端口）、Dir（方向）、Dport（目标端口）、State（状态）、sTos（源服务类型）、dTos（目标服务类型）、TotPkts（总包数）、TotBytes（总字节数）、SrcBytes（源字节数）、Label（标签）。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，包含训练集（train.csv）、测试集（test.csv）、验证集（valid.csv）以及预处理文件（scalerOfCTU13.pkl、pcaOfCTU13.pkl、label_encoderOfCTU13.pkl），方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于CTU-13数据集，是网络安全领域常用的公开数据集，用于网络流量分析和异常检测研究。
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、流量分析、异常检测等领域的研究，例如恶意流量识别、入侵检测系统的评估等。
行业应用：可以为安全行业提供数据支持，特别是在构建和测试入侵检测系统（IDS）和异常检测系统（ADS）方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式和恶意行为，帮助用户构建和评估网络安全模型，提升网络安全防护水平。
