网络流量分析与异常检测数据集CICFlowMeterDataset-CICIDS2018Subset-aaryadarisi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，流量分析，异常检测，数据集，机器学习，深度学习，网络监控，恶意软件检测
数据概述： 该数据集源自加拿大西安大略大学网络入侵检测系统（CICIDS）2018年的流量数据，记录了网络流量的详细特征和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据覆盖了模拟的网络环境，包括正常流量和多种类型的网络攻击流量。
数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如源IP、目标IP、源端口、目标端口、协议类型、流量大小、数据包数量等，以及攻击类型标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CICIDS 2018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、流量分析、异常检测及机器学习模型训练等领域，特别是在网络入侵检测、恶意软件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、异常检测及入侵检测等学术研究，如网络攻击模式识别、流量行为分析等。
行业应用：可以为网络安全公司、网络运营商等提供数据支持，特别是在网络入侵检测、恶意软件检测与网络监控方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关领域实现更好的网络防护和数据安全。
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模式与攻击特征，帮助用户实现准确的入侵检测和恶意软件识别，提升网络安全防护能力。
