Kubernetes网络流量异常检测数据集KubernetesNetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-usmanjutt17
数据来源：互联网公开数据
标签：Kubernetes, 网络流量, 异常检测, 容器安全, 数据分析, 机器学习, 流量特征, 时序数据
数据概述：
该数据集包含来自Kubernetes（K8s）集群的网络流量数据，记录了集群内部的通信行为，旨在用于异常检测与安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据来源于Kubernetes集群内部流量，不限定具体地理位置，反映容器化应用的网络交互。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如Flow ID（流标识）、Src IP（源IP地址）、Src Port（源端口）、Dst IP（目标IP地址）、Dst Port（目标端口）、Protocol（协议）、Timestamp（时间戳）、Flow Duration（流持续时间）、Total Fwd Packet（前向数据包总数）、Total Bwd packets（后向数据包总数）、Total Length of Fwd Packet（前向数据包总长度）、Total Length of Bwd Packet（后向数据包总长度）、Fwd Packet Length Max（前向数据包最大长度）、Fwd Packet Length Mean（前向数据包平均长度）、Fwd Packet Length Std（前向数据包长度标准差）、Bwd Packet Length Max（后向数据包最大长度）、Bwd Packet Length Mean（后向数据包平均长度）、Bwd Packet Length Std（后向数据包长度标准差）、Flow Bytes/s（流的字节速率）、Flow Packets/s（流的数据包速率）、Flow IAT Mean（流的到达时间间隔均值）、Flow IAT Std（流的到达时间间隔标准差）、Flow IAT Max（流的到达时间间隔最大值）、Flow IAT Min（流的到达时间间隔最小值）、Fwd IAT Total（前向到达时间间隔总和）、Fwd IAT Mean（前向到达时间间隔均值）、Fwd IAT Std（前向到达时间间隔标准差）、Fwd IAT Max（前向到达时间间隔最大值）、Fwd IAT Min（前向到达时间间隔最小值）、Bwd IAT Total（后向到达时间间隔总和）、Bwd IAT Mean（后向到达时间间隔均值）、Bwd IAT Std（后向到达时间间隔标准差）、Bwd IAT Max（后向到达时间间隔最大值）、Bwd IAT Min（后向到达时间间隔最小值）、Fwd Header Length（前向报头长度）、Bwd Header Length（后向报头长度）、Fwd Packets/s（前向数据包速率）、Bwd Packets/s（后向数据包速率）、Packet Length Max（数据包最大长度）、Packet Length Mean（数据包平均长度）、Packet Length Std（数据包长度标准差）、Packet Length Variance（数据包长度方差）、Down/Up Ratio（下行/上行比率）、Average Packet Size（平均数据包大小）、Fwd Segment Size Avg（前向分段大小平均值）、Bwd Segment Size Avg（后向分段大小平均值）。
数据格式：CSV格式，文件名为structured_k8s_traffic.csv，方便数据分析和建模。数据经过结构化处理，便于特征提取和模型训练。
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Kubernetes集群网络安全、异常检测、流量分析等方向的学术研究，例如基于流量特征的异常行为识别、恶意流量检测等。
行业应用：为云原生应用安全、容器安全产品提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UEBA）的模型训练与评估。
决策支持：支持Kubernetes集群的网络监控与安全态势感知，帮助运维人员及时发现并应对潜在的安全威胁。
教育和培训：可作为网络安全、容器安全、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解Kubernetes网络流量特征，学习异常检测方法。
此数据集特别适合用于探索Kubernetes集群内部网络流量模式，构建异常检测模型，并评估不同检测算法的性能，从而提升集群的安全性和可靠性。
