网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-sheikalaudeeny
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, 安全监测, 数据挖掘, 特征工程, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信过程中的各项指标，用于识别网络流量中的异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态网络流量快照数据集使用。
地理范围：数据覆盖范围不明确，但可推测为通用网络环境下的流量数据。
数据维度：数据集包含多个特征，如ct_dst_src_ltm、dur、proto_others等，以及一个标签字段“label”，用于指示流量是否异常（二分类）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络安全或机器学习相关项目，已经过标准化处理。
该数据集适合用于网络流量异常检测、入侵检测系统（IDS）和安全态势感知等领域的研究。
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、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如异常流量检测算法、特征重要性分析、模型优化等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和测试入侵检测系统、网络安全态势感知平台等。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定，助力提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习和数据科学课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和异常检测技术。
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，帮助用户开发和评估异常检测模型，提升网络安全防护水平。
