网络流量异常检测数据集NF-UQ-NIDS-v2-SampleDataset-yoganandparab
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，异常检测，数据集，网络安全，机器学习，数据挖掘，入侵检测，深度学习
数据概述： 该数据集包含来自网络流量异常检测任务的数据，记录了网络流量中的正常和异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021年。
地理范围：数据覆盖了多个网络环境，包括数据中心、企业网络和云计算平台。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP、目标IP、源端口、目标端口、协议类型、流量大小、连接持续时间等。还包括标签信息，标识流量是否为异常。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量监控和异常检测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全领域的异常检测、入侵检测和机器学习模型训练等任务，特别是在网络流量分析和异常行为识别方面具有重要应用价值。
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：适用于网络流量异常检测、入侵检测等网络安全研究，如异常流量模式识别、攻击检测算法优化等。
行业应用：可以为网络安全公司、网络服务提供商等提供数据支持，特别是在网络安全监控、入侵检测和防御系统开发方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的网络安全防护措施。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，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中的异常行为与攻击模式，帮助用户实现高效的异常检测和入侵防御，提升网络安全防护能力。
