网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-m1ndsss
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, TCP, IP地址, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络流量监测的数据，记录了网络通信的详细信息，并标注了异常流量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年7月27日，为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了源IP和目标IP地址，可用于分析网络流量的来源和目的地。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“Date time”（日期时间）、“Duration”（持续时间）、“Source IP”（源IP地址）、“Destination IP”（目标IP地址）、“Source Port”（源端口）、“Destination Port”（目标端口）、“Protocol”（协议）、“Flag”（标志）、“Forwarding status”（转发状态）、“ToS”（服务类型）、“Packets”（数据包数量）、“Bytes”（字节数）、“Label”（标签）和“ANOMALOUS”（异常标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为UGR_sample_5M_anomalous_v2.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量监测，并已进行标注，区分了正常流量和异常流量。该数据集适合用于网络流量分析、异常检测和安全评估。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如异常流量检测、恶意行为分析、网络安全态势感知等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等产品的模型训练和测试方面。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、安全事件响应和网络流量监控策略的制定。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建异常检测模型，帮助用户提升网络安全防护能力。
