网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-ahhbiasa

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, 数据预处理, 特征工程, 深度学习, 神经网络

数据概述：该数据集包含预处理后的网络流量数据，用于训练和评估异常检测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。地理范围：数据来源未明确标注地理位置，为通用网络流量特征。数据维度：数据集包含多个特征，包括：flow_duration（流持续时间）、forward_packets_per_sec（每秒前向数据包数）、backward_packets_per_sec（每秒后向数据包数）等36个网络流量特征，以及对应的类别标签（存储在classes.npy中，未在CSV中直接体现）。数据格式：数据集包含CSV格式的训练集（train_preprocessed.csv）和测试集（test_preprocessed.csv），以及用于存储类别信息的.npy文件（classes.npy）和训练好的模型（model.pkl）。数据已进行预处理，便于直接进行模型训练和评估。来源信息：数据来源于公开的网络安全研究或数据集，经过标准化和特征提取处理。该数据集适合用于网络流量异常检测、入侵检测、恶意软件识别等研究和应用。

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、机器学习和深度学习领域的学术研究，如异常流量识别算法的开发与评估，以及网络安全态势感知等研究。行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于构建入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UBA）和安全信息与事件管理系统（SIEM）。决策支持：支持企业和机构的网络安全风险评估与预警，帮助优化网络安全防御策略。教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测的原理和方法。此数据集特别适合用于探索网络流量模式的异常，帮助用户实现对网络攻击和异常行为的快速检测和响应，提升网络安全防护能力。