网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-yangz0ey
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 网络安全, 数据集, 流量特征, 协议分析
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，用于训练和评估网络流量异常检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为静态流量快照。
地理范围：数据未限定地理范围，为通用网络流量数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如Flow ID（流量标识符）、Source IP（源IP地址）、Source Port（源端口）、Destination IP（目标IP地址）、Destination Port（目标端口）、Protocol（协议类型）、Total Fwd Packets（前向数据包总数）、Packet Length（数据包长度）、Total Length of Fwd Packets（前向数据包总长度）、Timestamp（时间戳）等，以及Label（流量标签，标识是否为异常流量）。
数据格式：CSV格式，包含train-csv.csv和test-csv.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源为网络流量捕获，已进行特征提取和初步处理，以便于机器学习模型的训练。
该数据集适合用于网络流量异常检测、流量分类、安全事件分析等研究。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，例如异常流量检测算法的开发与评估，网络行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统（ADS）等。
决策支持：支持网络安全态势感知和风险评估，帮助企业和组织提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习和实践网络流量分析技术。
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系，帮助用户构建和优化网络流量异常检测模型，提高网络安全防护水平。
