网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-spaceowlj
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 机器学习, 流量分析, 网络安全, 数据集, 二分类, 连接状态
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络连接的详细信息，用于识别潜在的网络安全威胁和异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为通用网络环境下的流量数据。
数据维度：数据集包含多个与网络连接相关的特征，包括源IP地址、源端口、目标IP地址、目标端口、使用的协议（如TCP、UDP等）、连接状态、持续时间、字节数、数据包数量等，以及一个用于标记连接是否异常的“label”字段（0代表正常，1代表异常）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：Atest.csv和Atrain.csv，分别用于测试和训练模型。数据已进行预处理，包含数值和类别型特征，便于分析和建模。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测等领域的研究，并可用于训练机器学习模型，以识别和分类网络流量中的异常行为。
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、机器学习等领域的研究，例如异常流量检测算法的开发与评估、网络攻击行为分析等。
行业应用：可为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息与事件管理（SIEM）系统等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和威胁情报分析，帮助安全团队快速响应和处置潜在威胁。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解网络流量分析、异常检测等技术。
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联，帮助用户构建有效的异常检测模型，提升网络安全防护能力。
