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

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, 数据分析, 流量分析, 协议分析, 安全防护, 数据集

数据概述：该数据集包含来自网络流量捕获的结构化数据，记录了网络通信的详细信息，用于网络流量异常检测和分析。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可以按天为单位进行分析。地理范围：数据未明确地理位置信息，但可推断为特定网络环境下的流量。数据维度：数据集包含多个字段，如"Dst Port"（目标端口），"Protocol"（协议），"Timestamp"（时间戳），"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，以及用于标记流量是否异常的"Label"字段。数据格式：CSV格式，包含多个文件，如“thur2_nan_inf_dup.csv”，“wed1_nan_inf_dup.csv”等，文件名可能代表了数据捕获的时间或来源。数据已进行初步处理，例如去重。来源信息：数据来源于网络流量捕获，已进行去重处理。该数据集适合用于网络流量异常检测，以及基于流量特征的网络安全分析。

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、流量分析、异常检测等领域的学术研究，例如恶意流量识别、DDoS攻击检测、网络行为分析等。行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。决策支持：支持网络安全策略制定，帮助企业构建更完善的网络安全防护体系。教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实训数据，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的统计特性、构建异常检测模型，以及评估不同检测算法的性能，从而提升网络安全防护能力。