网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-lakshinpathak
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, 数据挖掘, 机器学习, 网络协议, 行为分析, 数据集
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，用于网络流量分析和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态流量特征数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于通用网络流量分析场景。
数据维度：包括多种网络流量特征，例如：Protocol（协议类型）、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）、Fwd Packets Length Total（前向数据包长度总和）、Bwd Packets Length Total（后向数据包长度总和）、Fwd Packet Length Max（前向数据包最大长度）、Fwd Packet Length Min（前向数据包最小长度）、Fwd Packet Length Mean（前向数据包平均长度）、Fwd Packet Length Std（前向数据包标准差）、Bwd Packet Length Max（后向数据包最大长度）、Bwd Packet Length Min（后向数据包最小长度）、Bwd Packet Length Mean（后向数据包平均长度）、Bwd Packet Length Std（后向数据包标准差）、Flow Bytes/s（流的字节速率）、Flow Packets/s（流的数据包速率）、Flow IAT Mean（流的到达时间间隔均值）、Flow IAT Std（流的到达时间间隔标准差）、Flow IAT Max（流的到达时间间隔最大值）、Flow IAT Min（流的到达时间间隔最小值）、Fwd IAT Total（前向数据包到达时间间隔总和）、Fwd IAT Mean（前向数据包到达时间间隔均值）、Fwd IAT Std（前向数据包到达时间间隔标准差）、Fwd IAT Max（前向数据包到达时间间隔最大值）、Fwd IAT Min（前向数据包到达时间间隔最小值）、Bwd IAT Total（后向数据包到达时间间隔总和）、Bwd IAT Mean（后向数据包到达时间间隔均值）、Bwd IAT Std（后向数据包到达时间间隔标准差）、Bwd IAT Max（后向数据包到达时间间隔最大值）、Bwd IAT Min（后向数据包到达时间间隔最小值）、Fwd PSH Flags（前向PSH标志位）、Bwd PSH Flags（后向PSH标志位）、Fwd URG Flags（前向URG标志位）、Bwd URG Flags（后向URG标志位）、Fwd Header Length（前向报头长度）、Bwd Header Length（后向报头长度）、Fwd Packets/s（前向数据包速率）、Bwd Packets/s（后向数据包速率）、Packet Length Min（数据包最小长度）、Packet Length Max（数据包最大长度）、Packet Length Mean（数据包平均长度）、Packet Length Std（数据包标准差）、Packet Length Variance（数据包长度方差）、FIN Flag（FIN标志位）等。
数据格式：CSV格式，文件名为priyal datasetcsv，便于数据分析和处理。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、恶意行为识别等相关研究。
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、计算机网络领域的学术研究，如异常流量检测、DDoS攻击识别、网络协议分析等。
行业应用：为网络安全公司、IT运维部门提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统、网络性能监控系统等。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解网络流量特征、学习异常检测算法。
此数据集特别适合用于探索网络流量的统计特征与异常行为之间的关系，帮助用户构建有效的网络安全防护体系，提升网络安全态势感知能力。
