网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-daominhkhanh
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, 流量分析, 安全审计, 数据挖掘, 行为分析, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的结构化数据，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：数据未标明具体时间，但可推断为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于构建通用网络流量分析模型，不依赖特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了网络流量的各个方面，包括：
基本流量统计信息（如持续时间、字节数、数据包数量）。
协议相关信息（如传输层协议、服务类型、状态）。
时间序列特征（如到达时间、抖动）。
TCP相关特征（如窗口大小、RTT）。
其他特征（如连接数、HTTP方法等）。
数据格式：CSV格式，包含 train.csv、val_hide_label.csv 和 test_hide_label.csv 三个文件，分别用于训练、验证和测试模型。其中，train.csv 包含标签信息，而 val_hide_label.csv 和 test_hide_label.csv 的标签被隐藏，用于评估模型的泛化能力。
来源信息：数据来源未明确，但数据经过了预处理，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于构建和评估网络流量异常检测模型，以及进行相关的安全审计和流量分析研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如异常检测算法的开发与评估、网络流量行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于入侵检测系统（IDS）、异常流量检测、DDoS攻击检测等产品的模型训练和优化。
决策支持：支持网络管理员进行网络安全态势感知，及时发现和应对网络异常行为，保障网络安全。
教育和培训：作为网络安全、机器学习和数据分析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分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建有效的异常检测模型，并提升网络安全防护能力。
