网络流量特征分类分析数据集NetworkTrafficFeatureClassificationAnalysis-ahmedhashimmoahmmed
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 流量分析, 机器学习, 特征工程, 协议分析, 异常检测, 安全评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了多种网络协议的流量特征，用于网络流量的分类与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态流量特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种网络协议，具有通用性。
数据维度：包括多种网络流量特征，例如：flow_duration（流持续时间），header_length（头部长度），protocol_type（协议类型），duration（持续时间），rate（速率），srate（源速率），drate（目的速率），fin_flag_number（FIN标志数量），syn_flag_number（SYN标志数量），rst_flag_number（RST标志数量），psh_flag_number（PSH标志数量），ack_flag_number（ACK标志数量），ece_flag_number（ECE标志数量），cwr_flag_number（CWR标志数量），ack_count（ACK计数），syn_count（SYN计数），fin_count（FIN计数），urg_count（URG计数），rst_count（RST计数），http（HTTP流量），https（HTTPS流量），dns（DNS流量），telnet（Telnet流量），smtp（SMTP流量），ssh（SSH流量），irc（IRC流量），tcp（TCP流量），udp（UDP流量），dhcp（DHCP流量），arp（ARP流量），icmp（ICMP流量），ipv（IPv流量），llc（LLC流量），tot_sum（总和），min（最小值），max（最大值），avg（平均值），std（标准差），tot_size（总大小），iat（到达间隔时间），number（数量），radius（半径），covariance（协方差），variance（方差），weight（权重），magnitude（幅度），benign（良性/类别标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为0001percent_2classes.csv，便于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、流量分析、机器学习等领域的学术研究，如异常流量检测、恶意软件识别、网络行为分析等。
行业应用：为网络安全公司、IT运维部门提供数据支持，尤其在入侵检测系统（IDS）、网络流量监控、威胁情报分析等方面具备实用价值。
决策支持：支持网络管理人员的网络性能优化、安全策略制定和故障排查。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训素材，帮助学生掌握流量分析技术，理解网络协议和安全威胁。
此数据集尤其适合用于探索网络流量特征与协议类型、安全威胁之间的关系，帮助用户构建流量分类模型、实现网络安全风险评估。
