网络流量安全威胁检测数据集NetworkTrafficSecurityThreatDetectionDataset-abrhamg1
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 恶意软件检测, 机器学习, 异常检测, 协议分析, 数据挖掘, 分类
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种网络通信行为的特征，用于安全威胁检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态流量特征快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能涵盖多种网络环境下的流量数据。
数据维度：数据集包含多个特征，例如“Dst Port”（目标端口）、“Protocol”（协议）、“TotLen Fwd Pkts”（正向数据包总长度）、“Fwd Pkt Len Std”（正向数据包长度标准差）等，以及“Threat”（威胁类型）和“Label”（标签，指示流量是否为恶意）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。数据已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络流量分析、安全威胁检测和机器学习模型构建。
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，例如恶意流量检测、异常行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提升网络安全防御能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员了解网络流量分析和安全威胁检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与安全威胁之间的关联性，帮助用户开发和评估各种安全检测模型，提升网络安全态势感知能力。
