网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-shratikrathor
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, 入侵检测, 数据挖掘, 恶意行为, 特征工程
数据概述：
该数据集包含网络流量数据，记录了各种网络连接的详细信息，并标注了异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源于未特定说明的通用网络环境，适用于多种网络安全场景。
数据维度：数据集包含多个特征，包括但不限于：目标端口（Des_port）、连接持续时间（Duration）、源字节数（Scr_bytes）、目标字节数（Des_bytes）、连接状态（Conn_state）、SYN/ACK标志位、数据包数量、速率统计、系统资源利用率、OSSEC告警信息、登录尝试、文件活动、进程活动、特权状态以及类别标签（class3）。
数据格式：CSV格式，文件名为 processed_data1.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于对网络流量的捕获与分析，并经过了特征提取和标注。
该数据集适合用于网络流量异常检测、入侵检测系统（IDS）的开发与评估。
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、机器学习等领域的研究，如异常流量识别、恶意行为检测、网络攻击预警等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和优化入侵检测系统、安全信息和事件管理系统（SIEM）以及威胁情报平台。
决策支持：帮助安全团队进行风险评估、威胁分析，并制定相应的安全策略。
教育和培训：可作为网络安全、数据科学等课程的实践素材，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训练和评估机器学习模型，以检测网络中的异常行为，提高网络安全防护能力，并用于识别潜在的攻击行为。
