网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-babaruzair
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, 数据挖掘, 恶意流量, 协议分析, IDS
数据概述：
该数据集包含来自2018年的网络流量数据，记录了各种网络通信的详细信息，用于网络流量异常检测与安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据来源于2018年全年，提供了较为完整的时间序列。
地理范围：数据来源未明确标注，但可推测为涵盖了多种网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖了网络流量的多个关键指标，如：源端口、目标端口、协议类型、流持续时间、数据包数量、数据包长度、交互时间间隔等，以及用于标记流量是否异常的标签（Label）。
数据格式：CSV格式，文件名为cleaned_ids2018_sampled.csv，方便进行数据分析和处理。数据已经过预处理，包含标准化、清洗等步骤。
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和应用。
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、入侵检测等领域的研究，如基于机器学习的异常流量识别、恶意软件行为分析等。
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）、安全信息和事件管理系统（SIEM）等。
决策支持：支持网络安全策略制定、风险评估和安全态势感知。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入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统计特性和异常模式，有助于构建高效的网络安全防御体系，提高网络安全防护能力。
