网络流量特征分析数据集NetworkTrafficFeatureAnalysisDataset-raniamerzougui
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 恶意检测, 安全分析, 特征提取, 数据挖掘, 机器学习, pcap, 异常检测
数据概述：
该数据集包含从网络流量捕获包（pcap）中提取的特征，用于网络安全分析和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但时间戳字段（timestamp）指示了数据的时间属性。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析各种网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含了多种网络流量特征，例如：FQDN_count（完全限定域名计数）、subdomain_length（子域名长度）、upper（大写字母数量）、lower（小写字母数量）、numeric（数字数量）、entropy（熵）、special（特殊字符数量）、labels（标签数量）、labels_max（标签最大值）、labels_average（标签平均值）、longest_word（最长单词长度）、sld（二级域名）、len（长度）和subdomain（子域名）。
数据格式：CSV格式，文件名如stateless_features-light_benignpcapcsv-1，便于数据分析和处理。数据已进行特征提取，可以直接用于机器学习模型的训练和评估。
来源信息：数据来源于对pcap包的分析和特征提取，具体来源未明确，但可用于网络流量特征的研究。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、恶意软件识别和安全事件响应。
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，例如恶意流量检测、异常行为分析、网络入侵检测等。
行业应用：可以为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）以及威胁情报平台等领域。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和安全分析技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与安全事件之间的关联，帮助用户构建和优化网络安全模型，提升网络安全防护能力。
