网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-nextone56
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, 数据安全, 协议分析, 入侵检测, 行为识别
数据概述：
该数据集包含来自真实网络环境的流量数据，记录了各种网络通信的详细信息，用于网络流量异常检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含时间戳字段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟各种网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“Flow ID”（流标识）、“Src IP”（源IP地址）、“Src Port”（源端口）、“Dst IP”（目标IP地址）、“Dst Port”（目标端口）、“Protocol”（协议）、“Timestamp”（时间戳）、“Flow Duration”（流持续时间）等，以及与流量相关的统计特征，如包长度、包数量、时间间隔等，以及用于分类的“Label”字段和流量子类型、流量类型字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Actual_dataset.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并进行了特征提取与标注。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测系统（IDS）的开发和评估，以及网络安全相关的研究。
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、机器学习等领域的学术研究，如异常流量识别、恶意行为检测、流量特征分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统、流量监控系统、安全态势感知系统等。
决策支持：支持网络管理和安全策略的制定，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。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建和评估基于机器学习的异常检测模型，提升网络安全防护水平。
