网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-ducctrungg

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, 数据集, 网络安全, 二分类, 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，记录了网络通信会话的各种特征，用于识别网络中的异常行为。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，但可推断为静态数据集，用于模型训练和评估。地理范围：数据未明确地域范围，但可用于模拟或泛化网络流量分析场景。数据维度：数据集包含多个特征，如“Flow Duration”（流持续时间）、“Tot Fwd Pkts”（前向数据包总数）、“Tot Bwd Pkts”（后向数据包总数）等，以及一个“Label”（标签）字段，用于标识流量是否异常。数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，方便进行数据分析和机器学习建模。来源信息：数据来源于网络流量捕获，经过特征提取和标注，适用于网络安全研究和应用。该数据集适合用于网络流量异常检测、恶意流量识别、入侵检测系统（IDS）的开发和评估。

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、机器学习领域的学术研究，如异常检测算法的评估、特征工程的优化、新型攻击识别等。行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于构建和测试入侵检测系统、异常流量监测系统等。决策支持：支持网络安全策略制定，帮助企业提升网络安全防护能力，及时发现和响应潜在威胁。教育和培训：作为网络安全、数据科学课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习网络流量分析、异常检测、机器学习模型构建等知识。此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的网络流量异常检测模型，帮助用户识别网络中的异常行为，提高网络安全防护能力。