网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-compteadspy

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, 攻击检测, 数据挖掘, 机器学习, 数据集, 网络安全

数据概述：该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的网络流量模式，包括正常流量和多种类型的攻击流量。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2022年4月16日至2022年4月21日。地理范围：数据未明确标注地理位置，通常被认为是模拟或测试环境下的流量数据。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一天的数据，且都包含多个流量特征字段，例如源端口（Src Port）、目标端口（Dst Port）、协议（Protocol）、流持续时间（Flow Duration）、前向包总数（Total Fwd Packet）、后向包总数（Total Bwd packets）等，以及一个用于标记流量类型的标签（Label）。数据格式：CSV格式，每个CSV文件包含多个字段，便于数据分析和处理。数据集按日期和流量类型进行组织，方便进行时间序列分析和异常检测。来源信息：数据来源于网络流量捕获，用于网络安全研究和攻击检测。数据已进行预处理，包括特征提取和标签标注。该数据集适合用于网络流量分析、异常检测和网络安全研究。

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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，例如异常流量检测、攻击类型识别、流量行为分析等。行业应用：可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）和安全信息与事件管理（SIEM）系统，从而提升网络安全防护能力。决策支持：支持网络安全管理人员进行风险评估、安全策略制定和安全事件响应。教育和培训：作为网络安全、数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员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攻击行为之间的关联，帮助用户构建和评估异常检测模型，并提升网络安全防护的有效性。