网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-nurinnaimi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 流量分析, 数据安全, 机器学习, 时间序列分析, 网络安全, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的详细信息，用于网络流量分析和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2024年6月9日。
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：数据集包括多种网络流量特征，如Flow ID、源IP地址、源端口、目标IP地址、目标端口、协议类型、时间戳、流持续时间、前向和后向数据包数量、前向和后向数据包总长度、前向和后向数据包长度统计信息、流字节速率、流包速率、流间隔时间统计、前向和后向PSH标志、前向和后向URG标志、前向和后向头部长度、前向和后向包速率等。
数据格式：CSV格式，文件名为UDPLag_9Junecsv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，已进行原始数据记录。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、安全事件分析等领域的研究和应用。
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、数据挖掘和机器学习领域的学术研究，如异常流量检测、恶意软件识别、网络行为分析等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、流量监控、安全事件响应等领域。
决策支持：支持网络安全策略的制定，风险评估，以及网络性能优化。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等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分析。
此数据集特别适合用于探索网络流量的异常模式和潜在威胁，帮助用户建立有效的网络安全防御体系，并提升网络性能。
