网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-sans22
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, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘, 数据集, CICIDS2017
数据概述：
该数据集包含来自CICIDS2017数据集的采样网络流量数据，记录了网络中不同类型的流量特征，旨在用于网络流量异常检测和入侵检测系统的研究与开发。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为用于静态分析的流量快照。
地理范围：数据源于网络流量捕获，涵盖了全球网络环境下的各类流量行为。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如“Flow Duration”（流持续时间）、“Total Fwd Packets”（前向数据包总数）、“Total Backward Packets”（后向数据包总数）等，以及各类统计指标和标签信息“Label”（流量类型，如良性或恶意）。
数据格式：提供CSV格式数据，包含两个文件：CICIDS2017_sample.csv和CICIDS2017_sample_km.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于CICIDS2017数据集，经过了采样处理，适用于网络流量分析和异常检测研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如异常流量检测算法的开发、入侵检测系统的性能评估等。
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（IDS）、异常检测系统（ADS）等。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，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、机器学习相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员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，帮助用户构建和优化网络流量分析模型，提升网络安全防护能力。
