网络流量攻击检测数据集_Network_Traffic_Attack_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 攻击检测, 机器学习, 数据集, 恶意流量, 异常检测, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自加拿大网络安全实验室（Canadian Institute for Cybersecurity）的公开网络流量数据，记录了多种网络攻击行为的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据文件名推测为工作日不同时段的网络流量。
地理范围：数据主要模拟了加拿大网络环境下的流量行为。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了包括“Flow Duration”（流持续时间）、“Total Fwd Packets”（总前向数据包数）、“Total Backward Packets”（总后向数据包数）等在内的多种网络流量特征，以及“Label”（标签，用于标识正常流量或特定攻击类型）。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行数据分析和模型训练。
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，如恶意流量检测、异常流量分析、基于流量特征的攻击识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全态势感知、风险评估与安全策略的制定。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击行为和流量分析技术。
此数据集特别适合用于探索网络攻击的流量特征模式，构建和评估基于流量的攻击检测模型，从而提升网络安全防护能力。
