网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-usmanshuaibumusa
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 入侵检测, 异常检测, 数据包分析, 机器学习, 攻击识别, pcap
数据概述：
该数据集包含来自ISCX数据集的网络流量数据，记录了不同时间段和类型的网络流量特征，用于网络安全和流量分析。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个工作日，包括星期一、星期二、星期三、星期四和星期五。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但通常代表了网络流量的典型特征。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件都包含多种网络流量指标，例如“Flow ID”、“Source IP”、“Source Port”、“Destination IP”、“Destination Port”、“Protocol”、“Timestamp”、“Flow Duration”、“Total Fwd Packets”、“Total Backward Packets”等，以及一个“Label”字段，用于指示流量是否异常。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和处理。数据来源于ISCX数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测和安全事件分析。
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、机器学习等领域的学术研究，如异常流量检测、恶意软件识别、网络攻击行为分析等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品中用于模型训练和性能评估。
决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助企业提高网络安全防护能力。
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异常模式和攻击行为，帮助用户开发和评估网络安全解决方案，提高网络安全防护水平。
