网络流量异常检测数据集NetworkFlowAnomalyDetectionDataset-yoganandparab
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, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 数据集, 网络监控
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，记录了网络中的数据包信息，用于网络异常检测和入侵检测的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但通常适用于各种网络环境。
数据维度：数据集包含网络流量的各种特征，如源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、数据包大小、流量统计等。
数据格式：CSV格式，文件名为NF-UQ-NIDS.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并进行了预处理和特征提取。
该数据集适合用于网络安全、异常检测、入侵检测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、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如异常流量识别、恶意行为检测等。
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）、异常检测系统（ADS）等产品的开发和优化。
决策支持：支持网络安全管理和风险评估，帮助企业加强网络安全防护。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训材料，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训练和评估网络异常检测模型，帮助用户提高网络安全防护能力。
