网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-yadavsk
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, 数据包, 机器学习, 网络安全, 协议分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自真实网络环境的流量数据，记录了网络通信的详细信息，主要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，视作静态流量快照。
地理范围：数据来源于特定网络环境，未明确具体地域。
数据维度：数据集包含多个维度，涵盖网络流量的多种特征，包括：源IP地址（src_ip）、目标IP地址（dst_ip）、源端口（src_port）、目标端口（dst_port）、协议（protocol）、时间戳（timestamp）、流持续时间（flow_duration）、流的字节速率（flow_byts_s）、流的数据包速率（flow_pkts_s）、前向数据包速率（fwd_pkts_s）、反向数据包速率（bwd_pkts_s）、总前向数据包数（tot_fwd_pkts）、总反向数据包数（tot_bwd_pkts）、前向数据包总长度（totlen_fwd_pkts）、反向数据包总长度（totlen_bwd_pkts）、前向数据包最大长度（fwd_pkt_len_max）、前向数据包最小长度（fwd_pkt_len_min）、前向数据包平均长度（fwd_pkt_len_mean）、前向数据包长度标准差（fwd_pkt_len_std）、反向数据包最大长度（bwd_pkt_len_max）、反向数据包最小长度（bwd_pkt_len_min）、反向数据包平均长度（bwd_pkt_len_mean）、反向数据包长度标准差（bwd_pkt_len_std）、数据包最大长度（pkt_len_max）、数据包最小长度（pkt_len_min）、数据包平均长度（pkt_len_mean）、数据包长度标准差（pkt_len_std）、数据包长度方差（pkt_len_var）、前向报头长度（fwd_header_len）、反向报头长度（bwd_header_len）、前向最小分段大小（fwd_seg_size_min）、前向活动数据包数（fwd_act_data_pkts）、流的平均到达时间间隔（flow_iat_mean）、流的最大到达时间间隔（flow_iat_max）、流的最小到达时间间隔（flow_iat_min）、流的到达时间间隔标准差（flow_iat_std）、前向时间间隔总和（fwd_iat_tot）、前向时间间隔最大值（fwd_iat_max）、前向时间间隔最小值（fwd_iat_min）、前向时间间隔平均值（fwd_iat_mean）、前向时间间隔标准差（fwd_iat_std）、反向时间间隔总和（bwd_iat_tot）、反向时间间隔最大值（bwd_iat_max）、反向时间间隔最小值（bwd_iat_min）、反向时间间隔平均值（bwd_iat_mean）、反向时间间隔标准差（bwd_iat_std）、前向PSH标志（fwd_psh_flags）、反向PSH标志（bwd_psh_flags）、前向URG标志（fwd_urg_flags）、反向URG标志（bwd_urg_flags）、FIN标志计数（fin_flag_cnt）、SYN标志计数（syn_flag_cnt）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Netprobe19_testv3.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：来源于网络流量捕获，已进行字段提取和结构化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、安全事件分析和流量特征建模。
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、数据挖掘和机器学习领域的学术研究，如异常流量检测、恶意软件识别、网络行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统（ADS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与评估。
决策支持：支持网络安全态势感知、网络风险评估和网络性能优化，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、数据科学和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特性和异常检测方法。
此数据集特别适合用于构建流量异常检测模型，识别潜在的网络攻击和异常行为，帮助用户提高网络安全防护能力，并优化网络性能。
