网络流量异常检测CTU-13数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionCTU-13Dataset-tonvquc
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 异常检测, 机器学习, 恶意软件, 数据集, 计算机网络, 分类
数据概述：
该数据集包含来自CTU-13数据集的网络流量数据，用于研究和评估网络流量异常检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但CTU-13数据集本身涵盖特定时间段的网络流量捕获。
地理范围：数据来源于CTU-13数据集，该数据集的网络流量捕获自捷克共和国的真实网络环境。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如Dur（持续时间）、Proto（协议）、Sport（源端口）、Dport（目标端口）、State（状态）等，以及流量的标签信息（Label），用于指示流量是否异常。
数据格式：主要数据格式为CSV，文件名为datacv.csv，包含网络流量的详细信息。此外，还包括用于模型训练的loss_acc_epochs.csv文件，以及用于数据处理的.pkl文件。
来源信息：该数据集来源于CTU-13数据集，CTU-13数据集是用于网络安全研究的公开数据集，包含了多种类型的恶意软件和正常流量的混合数据。数据经过预处理，提取了网络流量的统计特征。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、恶意软件识别以及相关机器学习模型的训练与评估。
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：适用于网络安全、计算机网络、机器学习等领域的学术研究，例如异常流量检测算法的开发与评估、恶意软件行为分析、网络攻击检测等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（ABM）等。
决策支持：支持网络安全策略的制定，帮助企业和组织提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为计算机网络、网络安全、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与异常行为之间的关系，帮助用户开发和优化网络安全相关的模型和系统，提高网络安全防护的效率和准确性。
