网络流量异常检测数据集NormalandAttacksTrafficDataset-mustafa4bdullah
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，流量分析，数据集，异常检测，机器学习，入侵检测，网络攻击，数据科学
数据概述： 该数据集包含了模拟的网络流量数据，用于研究和评估网络异常检测技术。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不确定，取决于数据集的创建时间。
地理范围：数据不涉及地理位置，主要是模拟的网络流量。
数据维度：数据集包括正常流量和各种网络攻击流量，例如DDoS攻击，扫描，渗透等。数据包含源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，数据包大小，时间戳等信息。
数据格式：数据通常以PCAP或CSV格式提供，方便进行流量分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究，已进行数据包捕获和标注，并模拟了各种网络攻击行为。
该数据集适合用于网络安全研究，异常检测，入侵检测系统（IDS）开发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：适用于网络安全研究，如异常流量检测算法的开发与评估，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）的构建，网络安全态势感知等方面。
决策支持：支持网络安全决策，帮助安全团队识别和应对潜在的网络威胁。
教育和培训：作为网络安全，数据科学和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安全和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的异常模式，帮助用户实现对网络攻击的检测与防御，提高网络安全防护能力。
