网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-aymenabb
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 流量分析, 网络安全, 数据挖掘, 机器学习, 协议分析, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获工具的数据，记录了网络通信的详细信息，用于识别潜在的安全威胁和异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年7月7日，提供了特定时间点的网络流量快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但通常此类数据集可能来源于特定网络环境，例如企业网络或测试环境。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如Flow ID（流标识符）、Source IP（源IP地址）、Source Port（源端口）、Destination IP（目标IP地址）、Destination Port（目标端口）、Protocol（协议）、Timestamp（时间戳）、Bwd Packet Length Max（后向数据包长度最大值）、Bwd Packet Length Min（后向数据包长度最小值）、Bwd Packet Length Mean（后向数据包长度均值）、Bwd Packet Length Std（后向数据包长度标准差）、Flow Bytes/s（流的字节速率）、Bwd PSH Flags（后向PSH标志）、Min Packet Length（最小数据包长度）、Max Packet Length（最大数据包长度）、Packet Length Mean（数据包长度均值）、Packet Length Std（数据包长度标准差）、Average Packet Size（平均数据包大小）和Label（标签），其中Label字段用于标识流量是否异常。
数据格式：CSV格式，文件名为Training trimmed.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并已进行特征提取，便于后续的分析与建模。
该数据集适合用于网络安全研究、异常流量检测和恶意行为分析。
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、流量分析、机器学习等领域的学术研究，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，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等，提升网络安全防护能力。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助管理员快速识别潜在的安全威胁。
教育和培训：作为网络安全、数据分析相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉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的统计特性，识别异常行为模式，并构建有效的安全防护措施，例如，基于流量特征进行恶意软件检测，或者分析网络攻击行为。
