网络流量安全分析IP地址与特征数据集_Network_Traffic_Security_Analysis_IP_Address_and_Features_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, IP地址, 恶意IP, 机器学习, 入侵检测, 异常检测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集整合了来自网络流量分析的数据，包含IP地址及其对应的安全标签，以及详细的网络流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注具体时间，可视为静态数据集，用于分析IP地址的风险评估和流量特征。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但IP地址可能来自全球范围，取决于网络流量的来源。
数据维度：数据集包括IP地址（IP），IP地址的安全标签（IP_Label），以及描述网络流量的多个特征，例如SYNFlagCnt, ACKFlagCnt, FlowDuration, PktLenStd等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个文件，如ip_label_ver3.csv, new_ip_label.csv, data_sorted.csv, total_ip_label.csv等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于网络流量捕获和安全分析，IP地址的标签可能来自于威胁情报、安全报告或专家标注。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统（IDS）开发和恶意IP地址检测等任务。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，例如恶意IP地址识别、网络流量异常检测、基于流量特征的攻击预测等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建和优化入侵检测系统、威胁情报分析平台、安全态势感知系统等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁狩猎和安全事件响应，提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析、恶意IP地址检测等技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与IP地址安全标签之间的关系，构建IP信誉评估模型，提升网络安全防护的自动化水平。
