网络流量分析与恶意行为检测数据集NetworkTrafficAnalysisandMaliciousBehaviorDetectionDataset-gurpreetsingh2567
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 流量分析, 恶意检测, 机器学习, 安全研究, 数据包分析, 流量特征, 行为识别
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了详细的网络通信信息，用于识别网络中的恶意行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2024年4月17日。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但数据包含IP地址和MAC地址，可用于网络行为分析。
数据维度：数据集包含79个特征，涵盖了流量的基本统计信息、时间相关特征、数据包长度特征、标志位信息等，以及一个用于标记流量类别（正常或恶意）的Label字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Labelled_traffic1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并经过了清洗和标注，提供了用于训练和测试机器学习模型的标准数据集。
该数据集适合用于网络安全研究、恶意软件检测、流量异常分析等领域。
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：适用于网络安全领域的学术研究，如基于流量特征的恶意软件检测、异常流量识别、网络入侵检测等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在构建入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统以及威胁情报分析方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和风险评估，帮助企业提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学和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恶意行为检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，构建和评估恶意行为检测模型，以及提升网络安全防御能力。
