网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-adhinandanj
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, 深度学习, 数据集, 协议分析, 入侵检测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的详细信息，用于网络流量异常检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年2月28日。
地理范围：数据未明确标示具体地理位置，但涵盖了通用网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如源端口、协议类型、时间戳、流持续时间、前向/后向数据包数量、前向/后向数据包长度、流字节速率、包速率等，共80多个字段，并包含“Label”字段用于标记流量是否异常。
数据格式：CSV格式，文件名为02-28-2018.csv，便于进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，已进行预处理和特征提取，适用于流量分析和异常检测。
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)的研究与开发，以及基于机器学习和深度学习的流量分析模型的训练和评估。
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、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如基于流量特征的异常行为检测、恶意软件识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统(IDS)、安全信息与事件管理(SIEM)等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析，以及网络安全策略的优化。
教育和培训：作为网络安全、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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的统计特性与异常行为之间的关联，帮助用户实现流量异常的自动检测、恶意活动识别，以及网络安全态势的实时监控。
