网络流量安全分析数据集NetworkTrafficSecurityAnalysisDataset-pienanbei
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 攻击识别, 机器学习, 数据挖掘, 流量分析, 安全防护, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自CICIDS2017项目捕获的网络流量数据，记录了多种网络攻击和正常网络行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集的时间跨度为2017年，为静态数据集。
地理范围：数据来源于特定网络环境，可用于模拟和分析不同网络环境下的流量特征。
数据维度：包括Flow Duration（流持续时间），Total Fwd Packets（前向数据包总数），Total Backward Packets（后向数据包总数），Total Length of Fwd Packets（前向数据包总长度），Total Length of Bwd Packets（后向数据包总长度）等多种网络流量相关的指标，以及FIN Flag Count（FIN标志计数）等标志位信息。
数据格式：CSV格式，文件名为CICIDS2017_sample.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于CICIDS2017数据集，已被用于网络安全研究和攻击检测。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是异常检测、攻击识别以及机器学习模型训练。
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：适用于网络安全、数据挖掘、机器学习等领域的学术研究，如恶意流量检测、异常行为分析、网络攻击预测等。
行业应用：可以为信息安全行业提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）的开发与优化。
决策支持：支持网络安全策略制定，帮助企业构建更有效的安全防御体系。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员理解网络流量特征，学习攻击检测方法。
此数据集特别适合用于分析网络流量行为，识别潜在的安全威胁，并构建有效的安全防御体系，从而提高网络安全防护水平。
