网络流量特征恶意行为检测数据集NetworkTrafficFeatureMaliciousBehaviorDetectionDataset-esraashehab
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 恶意软件, 机器学习, 特征工程, 数据挖掘, 异常检测, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的各种特征，用于识别潜在的恶意行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态流量特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但涵盖了常见的网络通信模式。
数据维度：数据集包含多个特征，如流持续时间(fl_dur)、前向数据包数量(fw_pk)、后向数据包数量(l_bw_pkt)、数据包长度统计信息(pkt_len_min, pkt_len_max, pkt_len_std)、字节数统计(fl_byt_s)、交互时间统计(fl_iat_min, bw_iat_tot, bw_iat_min)、TCP标志位(bw_psh_flag, fw_urg_flag, bw_urg_flag)、头部长度(fw_hdr_len)、数据包数量统计(bw_pkt_s)、连接状态统计(fin_cnt, syn_cnt, psh_cnt, urg_cnt, ece_cnt)、上下行比例(down_up_ratio)、块统计特征(fw_byt_blk_avg, fw_pkt_blk_avg, fw_blk_rate_avg, bw_byt_blk_avg, bw_pkt_blk_avg, bw_blk_rate_avg)、窗口大小(fw_win_byt, bw_win_byt)以及用于标记恶意行为的标签(Label)。
数据格式：CSV格式，文件名为SAT20.csv，方便数据分析和建模。数据已经过预处理，包含各种网络流量的统计特征。
该数据集适合用于网络流量分析、恶意软件检测、异常检测等领域的研究和应用。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如恶意流量识别、异常行为检测、网络攻击预测等。
行业应用：可应用于企业网络安全防护，入侵检测系统（IDS）的构建，恶意软件分析等。
决策支持：支持安全策略制定、网络流量监控和安全事件响应。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络流量特征，以及构建恶意行为检测模型。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建和优化网络安全防护系统，提升对网络威胁的识别能力。
