网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-azizaisshane
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, 协议分析, 入侵检测, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种网络连接的详细信息，用于网络安全和异常行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可视为一段时间内网络流量的快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常代表通用网络环境下的流量特征。
数据维度：包括duration（持续时间）、protocol_type（协议类型）、flag（连接状态）、src_bytes（源字节数）、dst_bytes（目标字节数）等多个字段，以及label（标签），用于区分正常流量和异常流量。
数据格式：CSV格式，文件名为exported_data.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并已进行特征提取和标签标注。
该数据集适合用于网络流量分析、入侵检测系统（IDS）构建和异常检测算法的开发。
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，例如异常流量检测、恶意行为识别、网络攻击预测等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品中，用于模型训练和性能评估。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，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特征与异常行为之间的关系，帮助用户构建高效的异常检测模型，提高网络安全防护水平。
