网络流量黑洞事件分析数据集NetworkTrafficBlackholeEventAnalysis-loveyadav0710
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 黑洞, 数据分析, 异常检测, 网络安全, 流量监控, 速率分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自网络流量监控的数据，记录了可能与网络黑洞事件相关的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态流量快照。
地理范围：数据未明确地域信息，但适用于分析任何网络环境下的流量异常。
数据维度：包括时间、源IP地址、目标IP地址、数据包长度、信息类型、传输速率、接收速率、平均传输速率、平均接收速率、每秒传输包数量、每秒接收包数量、每秒传输总时长、每秒接收总时长、DAO（数据访问对象）、DIS（数据包间隙）、DIO（数据输入/输出）、类别标签（Category）和事件标签（Label）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为blackhole.csv，便于数据处理和分析。数据经过匿名化处理，不包含具体的IP地址信息。
该数据集适用于网络流量分析、异常检测、网络安全研究以及机器学习模型的训练与评估。
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、黑洞事件检测、异常流量模式识别等学术研究。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统、流量监控系统，以及网络异常行为分析。
决策支持：支持网络管理员进行网络性能评估、安全风险评估，并优化网络配置。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解网络流量特性和异常检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，识别潜在的网络黑洞事件，并评估不同流量特征与黑洞事件的相关性，从而提升网络安全防护能力。
