网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-kanishkapsingh
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, 分类模型, 连接特征, 类别特征, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自网络流量的数据，记录了网络连接的各种特征和对应的标签，用于训练和评估网络流量异常检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但适用于通用的网络流量分析场景。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括连接ID（connection_id），18个连续型特征（cont_1至cont_18），23个类别型特征（cat_1至cat_23），以及目标标签（target），用于指示连接是否异常。
数据格式：CSV格式，包括train_data.csv, test_data.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络流量数据集，已进行匿名化处理，并提取了关键连接特征。
该数据集适合用于网络安全和机器学习领域，特别是异常检测和分类任务。
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、机器学习等领域的学术研究，如异常流量检测算法的开发、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常行为分析（UBA）等方面的应用。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略优化。
教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络连接特征与异常行为之间的关系，帮助用户构建有效的异常检测模型，提高网络安全防护能力。
