网络流量与异常检测数据集NF-UNSW-NB15-v2Dataset-phmxunhinh
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，异常检测，数据集，机器学习，入侵检测，网络流量，数据挖掘，计算机科学
数据概述： 该数据集基于UNSW-NB15网络流量数据集扩展而来，专注于网络流量分析和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年。
地理范围：数据覆盖了多种网络环境，包括实验室和真实网络环境。
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，数据包数量等，以及标签信息，标识流量是否为异常。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，异常检测和入侵检测等领域，特别是在机器学习模型训练和评估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：适用于网络安全，异常检测等研究，如网络流量分析，入侵检测算法研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业网络管理提供数据支持，特别是在网络流量监控，异常检测和入侵防御方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和组织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安全技术和异常检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，帮助用户实现准确的异常检测和入侵防御，提升网络安全防护水平。
