网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-kalyanesatyamsanjay
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, 数据安全, 机器学习, 网络安全, 数据集, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信过程中的各种指标，用于网络流量异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可用于分析各种网络环境下的流量特征。
数据维度：包括多种网络流量特征，如协议类型、持续时间、包数量、包长度、包间隔时间、标志位等。具体字段包括：Protocol（协议）、Flow Duration（流持续时间）、Total Fwd Packets（前向包总数）、Total Backward Packets（后向包总数）、Total Length of Fwd Packets（前向包总长度）、Total Length of Bwd Packets（后向包总长度）、Fwd Packet Length Max（前向包最大长度）、Fwd Packet Length Min（前向包最小长度）、Fwd Packet Length Mean（前向包平均长度）、Fwd Packet Length Std（前向包长度标准差）、Bwd Packet Length Max（后向包最大长度）、Bwd Packet Length Min（后向包最小长度）、Bwd Packet Length Mean（后向包平均长度）、Bwd Packet Length Std（后向包长度标准差）、Flow Bytes/s（流的字节/秒速率）、Flow Packets/s（流的包/秒速率）、Flow IAT Mean（流的包到达时间间隔均值）、Flow IAT Std（流的包到达时间间隔标准差）、Flow IAT Max（流的包到达时间间隔最大值）、Flow IAT Min（流的包到达时间间隔最小值）、Fwd IAT Total（前向包到达时间间隔总和）、Fwd IAT Mean（前向包到达时间间隔均值）、Fwd IAT Std（前向包到达时间间隔标准差）、Fwd IAT Max（前向包到达时间间隔最大值）、Fwd IAT Min（前向包到达时间间隔最小值）、Bwd IAT Total（后向包到达时间间隔总和）、Bwd IAT Mean（后向包到达时间间隔均值）、Bwd IAT Std（后向包到达时间间隔标准差）、Bwd IAT Max（后向包到达时间间隔最大值）、Bwd IAT Min（后向包到达时间间隔最小值）、Fwd PSH Flags（前向 PSH 标志）、Bwd PSH Flags（后向 PSH 标志）、Fwd URG Flags（前向 URG 标志）、Bwd URG Flags（后向 URG 标志）、Fwd Header Length（前向报头长度）、Bwd Header Length（后向报头长度）、Fwd Packets/s（前向包/秒速率）、Bwd Packets/s（后向包/秒速率）、Min Packet Length（最小包长度）、Max Packet Length（最大包长度）。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_noisy_datacsv，便于数据分析与处理。
该数据集特别适用于网络流量分析、异常检测、入侵检测等研究，并支持多种机器学习模型的训练与评估。
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、数据挖掘和机器学习领域的学术研究，例如异常流量检测、恶意软件识别、网络攻击分析等。
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）、异常行为分析系统（ABAS）等安全产品。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和安全策略制定，帮助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数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和异常检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，帮助用户构建有效的网络安全防护体系，提高网络安全态势感知能力。
