网络流量特征分析数据集NetworkTrafficFeatureAnalysisDataset-rihanna1
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 机器学习, 异常检测, 恶意软件, 数据挖掘, 特征工程, 流量特征
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，用于网络流量分析和安全评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录于2018年2月14日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为通用网络环境下的流量数据。
数据维度：数据集包含了大量的网络流量特征，包括但不限于：目标端口（Dst Port）、协议（Protocol）、时间戳（Timestamp）、流持续时间（Flow Duration）、前向/后向数据包数量（Tot Fwd/Bwd Pkts）、前向/后向数据包长度（TotLen Fwd/Bwd Pkts）、数据包长度统计（Pkt Len Min/Max/Mean/Std）、流速率（Flow Byts/s, Flow Pkts/s）、交互时间间隔（Flow IAT Mean/Std/Max/Min）、标志位（Flags）等。
数据格式：CSV格式，文件名为02-14-2018.csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、恶意软件识别等领域的研究。
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等领域的学术研究，例如流量异常检测、恶意软件识别、网络行为分析等。
行业应用：可以为网络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）等领域。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，例如流量监控、安全审计等。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量的模式和异常行为，从而提升对网络安全威胁的识别能力，优化网络安全防护策略。
