网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-bereketyidnekachew
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, 流量分析, 安全评估, 协议分析, 端口扫描
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，用于识别网络中的异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为静态数据集，用于模型训练和评估。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用网络环境下的异常检测研究。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，涵盖了协议、端口、数据包长度、时间间隔等多个维度。具体包括：Dst Port（目标端口）、Protocol（协议）、TotLen Fwd Pkts（前向数据包总长度）、Fwd Pkt Len Max（前向数据包最大长度）、Fwd Pkt Len Min（前向数据包最小长度）等，以及标签（Label），用于指示流量是否异常（例如“Benign”代表正常流量）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data_frame_48.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源未明确，但经过处理，特征已标准化，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于网络流量异常检测、安全威胁识别等相关研究。
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、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如异常流量模式识别、恶意行为检测等。
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、异常行为分析系统等。
决策支持：支持安全策略制定和网络安全风险评估，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、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与异常行为之间的关系，帮助用户构建和评估异常检测模型，提高网络安全防护水平。
