CTU-13网络流量入侵检测数据集CTU-13NetworkTrafficIntrusionDetectionDataset-phamthaibao
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，入侵检测，数据集，网络安全，机器学习，数据挖掘，计算机科学，异常检测
数据概述： 该数据集由CTU大学提供，记录了多种网络流量数据，专注于网络入侵检测和异常行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2012年。
地理范围：数据覆盖了多个网络环境，主要为实验室和真实网络环境中的网络流量。
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，数据包数量，字节大小等。还包括标签信息，如是否为恶意流量，入侵类型等。
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CTU大学的网络流量捕获实验，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，入侵检测及机器学习等领域的研究和应用，特别是在网络流量分类，异常检测及入侵检测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：适用于网络入侵检测，异常行为分析及网络流量分类等学术研究，如恶意流量识别，入侵检测算法评估等。
行业应用：可以为网络安全公司，网络运营商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发，网络安全防护策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的数据监控和防护策略。
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流量分析，入侵检测技术及异常行为分析等。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式与入侵行为，帮助用户实现准确的入侵检测和网络安全防护，提升网络安全系统的可靠性和效率。
