网络流量分析数据集NetworkTrafficDataset-williamdunbar
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量，数据分析，网络安全，机器学习，数据集，网络监控，异常检测，云计算
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监控系统的数据，记录了网络中的数据包传输和通信行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个网络环境，包括企业内部网、数据中心和公共互联网。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖源IP地址、目标IP地址、端口、协议类型、数据包大小、传输时间等变量。还包括流量类型、流量标签（如正常、异常、攻击等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的网络流量监控项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、网络流量分析、机器学习模型训练等领域，特别是在网络异常检测、流量分类及安全威胁识别等方面具有重要应用价值。
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：适用于网络流量分析、网络安全研究、异常检测算法开发等学术研究，如网络攻击检测、流量模式分析等。
行业应用：可以为网络安全公司、云服务提供商等提供数据支持，特别是在网络监控、入侵检测和流量优化方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和机构提高网络防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为和攻击模式，帮助用户实现网络安全的实时监控和威胁检测，提升网络安全防护水平。
