网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-arpangoswami0
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 数据包分析, 机器学习, 安全防护, 流量特征, 数据分析, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自网络流量抓包的数据，记录了网络通信过程中产生的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为对特定时间段网络流量的快照。
地理范围：数据集未限定具体地理位置，代表了通用网络环境下的流量模式。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括但不限于：rst_flag_number（RST标志数量）, syn_count（SYN包数量）, urg_count（URG包数量）, rst_count（RST包数量）, HTTP（HTTP流量）, ARP（ARP流量）, LLC（逻辑链路控制层流量）, Max（数据包最大长度）, AVG（平均数据包大小）, Tot size（总数据包大小）, IAT（包间到达时间间隔）, Number（数据包数量）, Magnitue（流量强度）, Weight（权重）以及label（标签，用于指示流量是否异常）。
数据格式：CSV格式，文件名为GWOdatacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，经过提取和整理，用于网络安全领域的异常检测研究。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测模型构建和网络安全风险评估。
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、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与评估。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）和异常行为分析系统（ABAS）的模型训练和性能评估。
决策支持：支持网络管理员进行网络流量监控和安全事件响应，从而提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的实践素材，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探索网络流量特征与异常行为之间的关系，从而构建有效的异常检测模型，提高网络安全防护水平。
