网络流量分析数据集NetworkTrafficAnalysisDataset-prianshujha
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 数据包分析, 流量特征, 网络安全, 异常检测, 协议分析, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，记录了网络通信过程中的各种特征，用于网络流量分析、安全监控和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了网络通信的通用特征，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个维度，包括源IP地址（src_ip）、目标IP地址（dst_ip）、源端口（src_port）、目标端口（dst_port）、协议（protocol）、时间戳（timestamp）、流持续时间（flow_duration）、流的字节速率（flow_byts_s）、流的包速率（flow_pkts_s）、前向包速率（fwd_pkts_s）、反向包速率（bwd_pkts_s）、前向包总数（tot_fwd_pkts）、反向包总数（tot_bwd_pkts）、前向包总长度（totlen_fwd_pkts）、反向包总长度（totlen_bwd_pkts）、前向包最大长度（fwd_pkt_len_max）、前向包最小长度（fwd_pkt_len_min）、前向包平均长度（fwd_pkt_len_mean）、前向包长度标准差（fwd_pkt_len_std）、反向包最大长度（bwd_pkt_len_max）、反向包最小长度（bwd_pkt_len_min）、反向包平均长度（bwd_pkt_len_mean）、反向包长度标准差（bwd_pkt_len_std）、包最大长度（pkt_len_max）、包最小长度（pkt_len_min）、包平均长度（pkt_len_mean）、包长度标准差（pkt_len_std）、包长度方差（pkt_len_var）、前向头长度（fwd_header_len）、反向头长度（bwd_header_len）、前向最小分段大小（fwd_seg_size_min）、前向活动数据包数（fwd_act_data_pkts）、流的IAT均值（flow_iat_mean）、流的IAT最大值（flow_iat_max）、流的IAT最小值（flow_iat_min）、流的IAT标准差（flow_iat_std）、前向IAT总和（fwd_iat_tot）、前向IAT最大值（fwd_iat_max）、前向IAT最小值（fwd_iat_min）、前向IAT均值（fwd_iat_mean）、前向IAT标准差（fwd_iat_std）、反向IAT总和（bwd_iat_tot）、反向IAT最大值（bwd_iat_max）、反向IAT最小值（bwd_iat_min）、反向IAT均值（bwd_iat_mean）、反向IAT标准差（bwd_iat_std）、前向PSH标志位（fwd_psh_flags）、反向PSH标志位（bwd_psh_flags）、前向URG标志位（fwd_urg_flags）、反向URG标志位（bwd_urg_flags）、FIN标志位计数（fin_flag_cnt）、SYN标志位计数（syn_flag_cnt）、RST标志位计数（rst_flag_cnt）、PSH标志位计数（psh_flag_cnt）、ACK标志位计数（ack_flag_cnt）、URG标志位计数（urg_flag_cnt）、CWE标志位计数（cwe_flag_count）、ECE标志位计数（ece_flag_cnt）、Down/Up标志位计数（down_up_cnt）、平均数据包大小（avg_pkt_size）、初始窗口大小（init_win_bytes_forward）、TCP选项长度（tcp_option_len）、最大段大小（mss_bytes）、流的错误数量（flow_bytes_s）、流的错误数量（flow_pkts_s）、子流前向包数（subflow_fwd_pkts）、子流反向包数（subflow_bwd_pkts）、子流前向字节数（subflow_fwd_byts）、子流反向字节数（subflow_bwd_byts）、前向包的平均IAT（fwd_pkt_iat_mean）、前向包的IAT标准差（fwd_pkt_iat_std）、前向包的IAT最大值（fwd_pkt_iat_max）、前向包的IAT最小值（fwd_pkt_iat_min）、反向包的平均IAT（bwd_pkt_iat_mean）、反向包的IAT标准差（bwd_pkt_iat_std）、反向包的IAT最大值（bwd_pkt_iat_max）、反向包的IAT最小值（bwd_pkt_iat_min）、平均IAT（pkt_iat_mean）、IAT标准差（pkt_iat_std）、IAT最大值（pkt_iat_max）、IAT最小值（pkt_iat_min）、前向数据包的百分比（fwd_bulk_pkts）、反向数据包的百分比（bwd_bulk_pkts）、空闲时间（idle_time）、活动时间（active_time）、流的活动时间（active_max）、流的活动时间（active_min）、流的活动时间（active_mean）、流的活动时间（active_std）、流的空闲时间（idle_max）、流的空闲时间（idle_min）、流的空闲时间（idle_mean）、流的空闲时间（idle_std）、异常检测结果（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为Netprobe19.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构和内容符合网络流量分析的通用标准。
该数据集适合用于网络流量分析、安全事件检测、恶意行为识别等多种应用场景，为研究网络行为模式和开发网络安全解决方案提供了基础。
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、计算机网络等相关领域的学术研究，例如流量特征分析、异常检测算法研究、网络攻击识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理系统（SIEM）、流量监控系统等。
决策支持：支持网络管理人员进行网络性能优化、安全策略制定，以及网络故障排查。
教育和培训：作为网络安全、网络工程等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特性和安全威胁。
此数据集特别适合用于探索网络流量的规律与异常模式，帮助用户进行网络安全风险评估、提升网络性能和安全性。
