网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-thinphmngc
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, 攻击识别, CIDDS, 数据挖掘, 机器学习, 入侵检测
数据概述：
该数据集包含来自CIDDS（Comprehensive Intrusion Detection Dataset）的网络流量数据，记录了网络环境中正常流量与各类攻击行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2017年3月至4月。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但可用于分析通用网络安全场景。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Date first seen”（首次出现时间）、“Duration”（持续时间）、“Proto”（协议类型）、“Src IP Addr”（源IP地址）、“Src Pt”（源端口）、“Dst IP Addr”（目标IP地址）、“Dst Pt”（目标端口）、“Packets”（数据包数量）、“Bytes”（字节数）、“Flows”（流数量）、“Flags”（标志位）、“Tos”（服务类型）、“class/label”（流量类别，正常或异常）、“attackType”（攻击类型）、“attackID”（攻击ID）、“attackDescription”（攻击描述）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件reduced_cidds_001_normal_portscan_pingscan.csv和reduced_cidds_002_normal_scan.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行预处理，包括流量捕获与标注。
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）评估以及安全态势感知等领域的研究。
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，如异常流量模式识别、攻击行为分析、新型攻击检测方法研究等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）系统的开发与优化，以及安全态势评估。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估与管理，帮助其提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析与安全防护技术。
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系，帮助用户构建有效的异常检测模型，提升网络安全防护能力。
