网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-shixinliu
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, 数据挖掘, 协议分析, 安全防护, 数据分类, 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，记录了经过预处理的、用于异常检测的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地域限制，但通常代表通用网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包括多种网络流量特征，例如：协议类型（proto_）、服务类型（service_）、连接状态（state_）、数据包数量（spkts, dpkts）、字节数（sbytes, dbytes）、速率（rate）、生存时间（sttl, dttl）、负载（sload, dload）、损失率（sloss, dloss）、包间隔时间（sinpkt, dinpkt）、抖动（sjit, djit）、窗口大小（swin, dwin）、TCP往返时延（tcprtt）、同步确认时延（synack）、确认数据时延（ackdat）、平均大小（smean, dmean）、传输深度（trans_depth）、响应体长度（response_body_len）、连接相关统计特征（ct_）以及FTP登录、HTTP方法等应用层信息，和多标签信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、train_ohe.csv、test.csv、test_ohe.csv四个文件，其中“_ohe”结尾的文件通常经过了独热编码处理，便于机器学习模型的使用。数据已经过预处理，包括特征提取和编码。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测等领域的研究。
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、机器学习和数据挖掘交叉领域的学术研究，如异常流量识别、恶意行为检测、流量特征分析等。
行业应用：为网络安全公司、IT运维团队提供数据支持，尤其适用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量分析系统（NTA）等。
决策支持：支持网络安全态势感知、风险评估和安全策略优化，帮助企业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素材，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，构建和评估异常检测模型，从而实现对网络环境的实时监控和安全防护。
