容器化网络流量分析数据集ContainerizedNetworkTrafficAnalysisDataset-usmanjutt17
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, Kubernetes, 数据分析, 容器安全, 流量监控, 入侵检测, 机器学习, 网络安全
数据概述：
该数据集包含来自Kubernetes（K8s）容器化环境的网络流量数据，记录了容器间通信的详细信息，可用于网络流量分析、安全审计和性能监控。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的流量快照。
地理范围：数据来源于Kubernetes容器化环境，未限定具体地理位置，但反映了容器内部的网络交互情况。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，包括Flow ID、源IP、源端口、目标IP、目标端口、协议类型、时间戳、流量持续时间、前后向数据包数量、前后向数据包总长度、前后向数据包长度的最大值、均值和标准差、流量速率、包间到达时间（IAT）的均值、标准差、最大值和最小值、PSH标志位、TCP头长度、前后向数据包速率、包长度的最大值、均值、标准差和方差等。
数据格式：CSV格式，文件名为C_structured_k8s_traffic.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于容器化网络环境，经过结构化处理，方便进行流量分析和建模。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、安全事件调查和性能优化等领域。
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、容器安全、流量分析等相关领域的学术研究，如异常流量检测、恶意行为识别、网络性能评估等。
行业应用：为云计算、容器化部署、网络安全等行业提供数据支持，尤其在容器安全监控、入侵检测、流量优化等方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行网络安全风险评估、性能优化和资源规划，帮助提升容器化环境的安全性与效率。
教育和培训：作为网络安全、云计算、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解容器化网络流量特征。
此数据集特别适合用于探索容器化网络流量的模式与异常，帮助用户实现安全威胁检测、性能瓶颈分析和网络优化目标。
