网络流量异常检测UGR-16数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionUGR-16Dataset-julienmichel157

数据来源：互联网公开数据

标签：网络流量, 异常检测, 入侵检测, 流量分析, TCP, 数据包, 机器学习, 网络安全

数据概述：该数据集包含来自UGR-16数据集的网络流量数据，记录了不同网络流量会话的详细信息，用于网络安全和异常检测研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录时间为2016年7月27日，提供了特定时间点的网络流量快照。地理范围：数据集未明确标注地理范围，但数据包的源IP和目标IP提供了网络流量的地域分布信息。数据维度：数据集包含多个关键字段，包括日期时间（Date time）、持续时间（Duration）、源IP（Source IP）、目标IP（Destination IP）、源端口（Source Port）、目标端口（Destination Port）、协议（Protocol）、标志位（Flag）、转发状态（Forwarding status）、服务类型（ToS）、数据包数量（Packets）、字节数（Bytes）和标签（Label）。数据格式：CSV格式，文件名为ugr_sample_100k.csv，方便数据分析和处理。来源信息：数据来源于UGR-16数据集，已进行结构化处理。该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测系统（IDS）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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，例如异常流量检测、恶意行为识别等。行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于构建和测试入侵检测系统、网络流量监控和分析工具。决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提升网络安全防护能力。教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实践数据集，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和异常检测。此数据集特别适合用于探索网络流量的模式和异常行为，帮助用户实现对网络安全威胁的快速识别和响应。