网络流量特征分析VPN应用识别数据集_Network_Traffic_Feature_Analysis_for_VPN_Application_Identification
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, VPN检测, 流量分析, 数据包捕获, 机器学习, 协议分析, 深度包检测, 网络安全
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同VPN应用的网络流量特征，用于VPN流量识别和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2015年。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但涵盖了常见VPN应用的网络流量。
数据维度：数据集包括数据包长度、时间戳、源IP地址、目标IP地址、TTL、IP协议头信息、协议类型、源端口、目标端口、TCP序列号、TCP确认号、TCP标志位等网络流量特征，以及用于标注的标签。
数据格式：数据集包含.pcap和.csv两种格式，.pcap文件是原始数据包捕获文件，可以使用Wireshark等工具进行分析；.csv文件包含了提取的网络流量特征，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并经过了特征提取和标签标注。
该数据集适合用于网络流量分析、VPN流量识别、机器学习模型训练和网络安全研究。
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、计算机网络领域的学术研究，如VPN流量识别算法的开发与评估、网络流量行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、流量监控系统等产品的开发与优化。
决策支持：支持网络安全策略制定和网络流量管理，帮助企业和组织更好地保护网络安全。
教育和培训：作为网络安全、计算机网络等课程的实训数据，用于学生和研究人员学习网络流量分析、机器学习模型构建等。
此数据集特别适合用于探索VPN流量的特征，识别VPN应用，以及构建基于流量的VPN检测模型，从而提升网络安全防护能力。
