网络流量异常检测UDP延迟数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionUDPLagDataset-faisalabdullah888

数据来源：互联网公开数据

标签：网络安全, 流量分析, UDP, 延迟, 入侵检测, 机器学习, 特征工程, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了UDP协议下的网络数据包交互特征，用于网络异常行为检测。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2018年11月。地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为特定网络环境下的流量捕获。数据维度：数据集包含80个特征，涵盖了网络流量的多个维度，包括但不限于：基础流量统计：包数量、字节数等；时间相关特征：流持续时间、包间隔时间等；包长度统计：最大、最小、平均、标准差等；标志位信息：如FIN、SYN、RST等标志位； TCP/IP相关特征：窗口大小、分段大小等；活跃/空闲时间统计：活跃/空闲时间的均值、标准差、最大值、最小值；标签信息："Label"列指示了流量是否为异常，"Inbound"列指示了流量方向。数据格式：CSV格式，文件名为UDPLag.csv，便于数据分析和建模。数据经过了预处理，包含了多个网络流量特征。

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、异常检测等领域的学术研究，如基于机器学习的网络入侵检测模型构建、异常流量模式识别等。行业应用：可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量监控系统等，帮助企业和组织及时发现并应对网络安全威胁。决策支持：为网络安全策略的制定和优化提供数据支撑，辅助决策者提升网络安全防护能力。教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生和研究人员理解网络流量分析、异常检测的原理和方法。此数据集特别适合用于研究UDP协议下的网络延迟对网络性能的影响，以及构建基于机器学习的异常流量检测模型，从而提高网络安全防护水平。