网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-asantos2019
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 数据安全, 机器学习, UDP协议, 数据包, 协议分析, 流量分析
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，用于识别潜在的安全威胁和异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据涵盖了常见的网络协议和端口，具有普适性。
数据维度：包括多个关键字段，如Dur（持续时间）、Proto（协议）、Sport（源端口）、DstAddr（目标地址）、Dport（目标端口）、State（状态）、sTos（源服务类型）、dTos（目标服务类型）、TotPkts（总数据包数）、TotBytes（总字节数）和Label（标签），Label字段指示了该流量是正常（Normal）还是异常。
数据格式：CSV格式，文件名为dt-v1.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并已进行标注。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、安全态势评估和机器学习建模等应用。
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等领域的研究，如异常流量检测算法的开发与评估、网络攻击行为分析等。
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（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持企业网络安全策略的制定与优化，帮助提升网络安全防护能力，降低安全风险。
教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析与异常检测。
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，帮助用户构建高效的网络安全防御体系，提升网络安全防护水平。
