网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-tenzinbhotia
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, 数据挖掘, 恶意流量, 聚类分析, 标签
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获与分析的数据，记录了经过处理的网络连接特征，用于识别潜在的网络异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态网络流量特征快照。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可用于全球范围内的网络流量异常检测研究。
数据维度：包括多个网络流量特征，如背景流量计数、正常流量计数、连接数、不同端口的连接数量统计、平均持续时间、源和目标IP地址统计，以及TCP、ICMP、UDP协议相关的流量统计。此外，还包括聚类结果和标签，用于异常检测模型的训练与评估。
数据格式：CSV格式，文件名为ctu-10-2s-corrupted-normalized_data_with_clusters.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行标准化处理，方便特征提取和模型训练。
来源信息：数据来源于网络流量分析项目，并经过了预处理，包括特征提取、标准化和聚类。
该数据集适合用于网络流量异常检测、恶意流量识别、网络安全态势感知等领域的研究与应用。
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、数据挖掘和机器学习交叉领域的学术研究，如异常流量检测算法的评估、新型攻击行为的识别、聚类分析在网络安全中的应用等。
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）、安全信息与事件管理系统（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略优化，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，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与异常行为之间的关联，帮助用户构建和优化异常检测模型，从而提高网络安全防护的有效性。
