网络流量安全分析恶意软件检测数据集NetworkTrafficSecurityAnalysisMalwareDetection-tinlmnguyn
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 恶意软件, 流量分析, 入侵检测, 数据包, 机器学习, 特征工程, 安全威胁
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种恶意软件（如Adware, Scareware等）的网络行为特征，旨在用于恶意软件检测和网络安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但文件名中包含日期信息，表明数据捕获时间为2017年6月。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为全球范围内的网络流量捕获。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了网络流量的详细信息，包括但不限于：Flow ID, Source IP, Source Port, Destination IP, Destination Port, Protocol, Timestamp, Flow Duration, Total Fwd Packets, Total Backward Packets等70余个特征，以及Label（用于标记流量是否为恶意流量）。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一个网络流量捕获的pcap文件，便于进行数据分析和建模。数据已通过ISCX数据集进行处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，例如F-Secure等，已进行特征提取和初步标注。
该数据集适合用于网络安全、恶意软件检测、流量分析等领域的研究，以及入侵检测系统（IDS）和恶意软件分析系统的开发。
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、恶意软件分析、流量异常检测等领域的学术研究，例如基于流量特征的恶意软件识别、异常行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统、威胁情报分析等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估与防御策略制定，帮助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、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和恶意软件检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的恶意行为模式，构建高效的恶意软件检测模型，并提升网络安全防护能力。
