网络探测测试数据集Netprobe19TestDataset-prianshujha
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，网络流量，恶意软件，入侵检测，流量分析，机器学习，网络监测
数据概述： 该数据集包含由 Netprobe 19 收集的网络流量数据，用于测试和评估网络安全相关的算法和系统。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据来源于多个网络环境，涵盖了不同的网络拓扑和用户行为。
数据维度：数据集包括网络流量包捕获数据，连接信息，协议类型，源和目标IP地址，端口号，数据包大小，时间戳等。此外，还包含了与恶意活动相关的标签信息。
数据格式：数据提供为多种格式，如PCAP，CSV等，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Netprobe 19项目，已进行标准化和清洗，并标注了恶意流量样本。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统（IDS）评估，恶意软件分析以及网络流量行为分析等领域的研究和应用，特别是在异常检测，流量分类等技术任务中具有重要价值。
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：适用于网络安全研究，恶意软件检测，异常流量分析等学术研究，如新型攻击的检测，网络行为分析等。
行业应用：可以为网络安全公司，安全运营中心（SOC）等机构提供数据支持，特别是在入侵检测，安全事件响应等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助提高网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络安全威胁，流量分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量的特征和异常行为，帮助用户实现恶意流量检测，入侵检测和安全事件分析等目标，为网络安全防护提供数据支持。
