网络流量异常检测Botnet数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionBotnetDataset-majedjaber
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, Botnet, 恶意流量, 流量分析, 数据安全, 机器学习, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的详细信息，用于识别Botnet（僵尸网络）产生的恶意流量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，可以根据时间戳字段（ts）进行分析。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可用于分析各种网络环境下的流量模式。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了网络流量的多个方面，包括时间戳（ts）、源IP地址（src_ip）、源端口（src_port）、目标IP地址（dst_ip）、目标端口（dst_port）、协议（proto）、服务（service）、持续时间（duration）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）、连接状态（conn_state）、丢失字节数（missed_bytes）、源数据包数（src_pkts）、源IP字节数（src_ip_bytes）、目标数据包数（dst_pkts）、目标IP字节数（dst_ip_bytes）、DNS查询相关字段、SSL版本、SSL密码、HTTP相关字段（包括请求方法、URI、版本、请求体长度、响应体长度、状态码、用户代理、MIME类型等）、以及一些异常流量相关的字段（weird_、weird_addl、weird_notice），以及标签（label）和类型（type）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_Test_bot_Network.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测和Botnet识别等研究。
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、流量分析、机器学习等领域的研究，如异常流量检测、恶意软件识别、网络攻击行为分析等。
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）、安全信息与事件管理系统（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析、机器学习等课程的实训数据，用于学生训练模型、了解网络攻击模式。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为模式，帮助用户构建有效的Botnet检测模型，提高网络安全防护水平。
