网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-gloryvu
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 机器学习, 流量分析, 数据安全, 特征工程, 协议分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络环境的流量数据，记录了网络通信的各种特征，用于识别和分类网络流量中的异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可被视为静态流量特征数据集。
地理范围：数据未明确地域范围，推测为通用网络环境下的流量捕获。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了网络流量的多种特征，包括但不限于：目标端口（dst_port）、协议类型（protocol）、流持续时间（flow_duration）、前向/后向数据包数量及长度（tot_fwd_pkts, tot_bwd_pkts, totlen_fwd_pkts, totlen_bwd_pkts）、数据包间时间间隔（fwd_iat_mean, bwd_iat_mean）等。此外，数据集还包含了表示流量行为的标签（Label），用于区分正常流量和异常流量。
数据格式：CSV格式，包含benign.csv和finalize_data.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络流量异常检测和安全分析，以及机器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：适用于网络安全、流量分析等领域的学术研究，如异常流量检测算法的开发、网络行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统（ATD）的构建与优化。
决策支持：支持网络安全策略的制定，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络流量特征和异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的统计特性，构建异常检测模型，并评估不同检测方法的性能，从而提升网络安全防护的准确性和效率。
