网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-charleswheelus
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 二分类, 协议分析, 行为识别
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获与分析的数据，用于训练和评估网络异常检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推断为通用网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个特征，如连接持续时间（duration）、原始字节数（orig_bytes）、响应字节数（resp_bytes）、原始数据包数量（orig_packets）、响应数据包数量（resp_packets）等，以及流量速率、包速率等衍生指标，并标注了“class”字段，用于指示流量是否为异常流量（如“zt”代表异常，“normal”代表正常）。
数据格式：数据集提供CSV和ARFF两种格式，CSV文件名为case1-train.csv和case2-train.csv，便于数据分析和机器学习建模。同时，包含不同机器学习算法的训练结果文本文件。
来源信息：数据来源未明确，可能来自于网络安全研究或公开的网络流量数据集，数据已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测和机器学习模型的训练与评估。
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、机器学习等领域的研究，如基于流量特征的异常检测算法研究、恶意流量识别、网络行为分析等。
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（IDS）、异常流量监测系统等。
决策支持：支持网络安全态势感知，帮助管理者及时发现网络异常行为，制定相应的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测的原理，进行模型构建和实验。
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，评估不同机器学习算法在异常检测任务中的性能，帮助用户构建高效的网络安全防御体系。
