网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-neonboy19
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, 安全分析, 数据挖掘, 流量特征, 协议分析, 入侵检测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的详细信息，用于异常流量的识别和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据未限定特定地理位置，反映了普遍的网络通信模式。
数据维度：数据集包括多个关键网络流量特征，如Flow ID、源IP、源端口、目标IP、目标端口、协议、时间戳、流持续时间、前向和后向数据包数量、前向和后向数据包总长度、前向和后向数据包长度统计、流速率、交互到达时间 (IAT) 统计、标志位、报头长度等。
数据格式：CSV格式，文件名为benigncsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于网络安全、流量分析和异常检测等领域的研究。
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：适用于网络流量分析、异常检测、入侵检测等学术研究，例如基于机器学习的流量分类、异常流量识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统等。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解网络流量特征和异常检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量的正常模式和异常行为，帮助用户构建有效的网络安全防御机制，并提升网络流量分析的准确性和效率。
