合成网络流量数据集-sarbojitdas
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，数据集，机器学习，网络安全，异常检测，流量分析，数据生成，模拟
数据概述： 该数据集包含合成生成的网络流量数据，模拟了不同类型的网络活动。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围可自定义，取决于生成的数据量。
地理范围： 数据不涉及特定地理位置，模拟的网络流量来自虚拟节点。
数据维度： 数据集包括源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型（如TCP、UDP）、数据包大小、时间戳、流量类型（如正常、攻击等）等。
数据格式： 数据通常以CSV或PCAP格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息： 数据集由各种网络流量生成器或模拟器生成，用于测试和评估网络安全工具和算法。已进行数据标准化和格式化处理。
该数据集适合用于网络安全、机器学习和数据分析等领域，特别是在网络流量分析、异常检测、入侵检测系统（IDS）等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： 适用于网络流量分析、异常检测、流量分类等研究，如恶意软件检测、DDoS攻击识别等。
行业应用： 可以为网络安全公司提供数据支持，特别是在安全产品测试、威胁情报分析等方面。
决策支持： 支持网络安全策略制定和风险评估，帮助用户提高网络安全防护能力。
教育和培训： 作为网络安全、数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和安全防护技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的特征和规律，帮助用户实现异常检测、攻击识别等目标，为网络安全研究和实践提供数据支持。
