网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-rohanrangari009
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, 协议分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自真实网络环境的流量数据，记录了网络通信的详细信息，用于网络安全和流量分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含时间戳字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未限定地理范围，可被用于模拟或分析各种网络环境。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了网络流量的各个方面，包括：
基本流量统计：如包数量、字节数、流持续时间等。
时间相关特征：如流间到达时间（IAT）、活动/空闲时间等。
包大小统计：如最大、最小、平均包长等。
标志位统计：如SYN、ACK、FIN等标志位的计数。
协议相关特征：如协议类型（TCP、UDP等）。
附加特征：如窗口大小、初始窗口大小等。
标签：包含“Label”字段，用于区分正常流量和异常流量。
数据格式：CSV格式，方便进行数据处理和分析。主要文件为final_dataset.csv，包含详细的流量特征和标签；y.csv文件可能包含标签信息。数据已进行预处理，包含一些预先计算的特征。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测系统（IDS）的开发与评估。
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、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，例如恶意流量检测、异常行为识别、网络攻击预测等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和优化入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等。
决策支持：支持网络安全决策的制定，帮助企业和组织更好地保护其网络基础设施。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络流量特征，学习构建和评估异常检测模型。
此数据集特别适合用于探索网络流量异常的模式与特征，评估不同异常检测算法的性能，并为构建更有效的网络安全防护体系提供数据支持。
