网络流量分析与应用服务数据集NetworkTrafficAnalysisandApplicationServiceDataset-mohitreddy04
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 数据包分析, 应用识别, 协议分析, 机器学习, 网络安全, 流量监测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含合成的网络流量数据，记录了不同应用服务产生的网络通信信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年初，具体起止时间由数据集中的时间戳字段决定。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但IP地址信息可用于推断通信源与目标的大致地理位置。
数据维度：包括时间戳（time）、协议类型（proto）、数据包长度（data_len）、源IP地址（ip_src）、目标IP地址（ip_dst）、源端口（src_port）、目标端口（dst_port）以及应用服务名称（service）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为synthetic_network_traffic.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据为合成数据，模拟了不同应用服务产生的网络流量，用于网络流量分析、应用识别等研究。
该数据集适合用于网络流量分析、应用服务识别、协议分析、异常检测等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、计算机网络领域的学术研究，如流量特征分析、应用层协议分析、异常流量检测等。
行业应用：可以为网络安全、网络管理行业提供数据支持，尤其是在入侵检测系统（IDS）、流量监控、网络性能优化等方面。
决策支持：支持网络管理员进行网络流量监控、安全风险评估和网络资源优化。
教育和培训：作为计算机网络、网络安全相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量的特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索不同应用服务的流量特征，构建应用识别模型，以及进行网络安全相关的异常检测，帮助用户提升网络安全防护能力和网络管理效率。
