网络流量特征分析数据集NetworkTrafficFeatureAnalysis-vatsaldhama
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 流量分析, 数据包, 机器学习, 特征工程, 协议分析, 安全监测, 端口扫描
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，记录了网络通信过程中产生的各种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，可视为通用网络流量特征。
数据维度：数据集包含多个描述网络流量的特征，如目标端口（Dst Port）、前向包长度统计（Fwd Pkt Len Max, Fwd Pkt Len Min, Fwd Pkt Len Mean, Fwd Pkt Len Std）、后向包长度统计（Bwd Pkt Len Max, Bwd Pkt Len Min, Bwd Pkt Len Mean）、流量包速率（Flow Pkts/s）、后向包到达时间间隔总和（Bwd IAT Tot）、后向包速率（Bwd Pkts/s）、包长度统计（Pkt Len Min, Pkt Len Max, Pkt Len Mean, Pkt Len Std）、包大小平均值（Pkt Size Avg）、前向分段大小平均值（Fwd Seg Size Avg）、后向分段大小平均值（Bwd Seg Size Avg）、初始前向窗口字节数（Init Fwd Win Byts）、初始后向窗口字节数（Init Bwd Win Byts）、协议类型（Protocol_17.0, Protocol_6.0）、ACK标志计数（ACK Flag Cnt_1.0）、前向分段最小大小（Fwd Seg Size Min_8.0, Fwd Seg Size Min_40.0, Fwd Seg Size Min_32.0）等。
数据格式：CSV格式，文件名为testdf.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据来源于网络流量捕获与分析，并已进行特征提取。
该数据集适合用于网络流量行为分析、异常检测和安全威胁识别等领域。
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、计算机网络领域的学术研究，如流量异常检测、协议分析、恶意软件识别等。
行业应用：为网络安全公司、IT运维部门提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、网络流量监控、安全态势感知等应用。
决策支持：支持网络安全策略的制定与优化，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生理解网络流量特征，掌握数据分析与建模技能。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与网络行为之间的关系，以及构建基于流量特征的异常检测模型，从而提升网络安全防护水平。
