网络流量图像分类数据集NetworkTrafficImageClassificationDataset-randasrour
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 图像分类, 深度学习, 数据集, 流量分析, 网络安全, 机器学习, 协议识别
数据概述：
该数据集包含基于网络流量包捕获（pcap）文件生成的图像数据，用于训练和评估网络流量分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，可推测为通用网络环境下的流量捕获。
数据维度：数据集的核心是图像，每个图像对应一个网络流量样本，以及对应的类别标签。CSV 文件中记录了图像文件名及其对应的类别。
数据格式：CSV 格式，文件名为 images.csv，其中包含图像的文件名和对应的类别标签。图像文件本身为 PNG 格式，未在 CSV 文件中直接提供。
来源信息：数据来源于网络流量分析和安全研究领域，可能经过了流量捕获、协议解析和图像生成等处理流程。
该数据集适合用于网络流量图像分类和协议识别，以及深度学习模型的训练和评估。
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：适用于网络流量分析、安全研究和深度学习交叉领域的学术研究，如恶意流量检测、协议识别、异常流量分析等。
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）、防火墙、流量监控等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估和威胁情报分析，辅助制定网络安全策略。
教育和培训：作为网络安全、深度学习等相关课程的实训数据，用于学生训练模型、理解网络流量特征。
此数据集特别适合用于探索网络流量的视觉特征，并构建基于图像识别的网络流量分类模型，从而实现对网络行为的有效监测和分析。
