网络流量恶意行为检测数据集NetworkTrafficMaliciousBehaviorDetection-bansalaarushi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量分析, 恶意软件检测, 入侵检测, 特征工程, 机器学习, 数据挖掘, 行为分析, 安全态势感知
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同网络协议下的流量特征，并标注了其所属类别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用网络环境下的恶意行为分析。
数据维度：数据集包含多个流量特征，如协议类型、流量持续时间、数据包数量、包间时间、头部长度等，以及用于分类的标签和类别信息。
数据格式：CSV格式，文件名为subset_dataset.csv，便于数据分析和处理。数据包含多个数值型特征和两个关键的分类标签：“Label”（恶意软件类型）和“category”（恶意软件类别）。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，经过清洗和标注，用于训练和评估恶意流量检测模型。
该数据集适合用于网络流量分析、恶意软件检测、入侵检测系统（IDS）以及安全态势感知领域的研究。
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，如恶意流量特征提取、异常检测、行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别适用于入侵检测系统（IDS）、威胁情报分析、安全审计等。
决策支持：支持安全运营团队进行威胁分析、风险评估和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员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构建和评估基于机器学习的网络流量分类模型，并深入研究不同恶意软件的网络行为特征，从而提升网络安全防护能力。
