网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-waadfalahkaimal
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, 数据分类, 协议分析, 安全事件, 特征工程, 流量特征
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的多种特征，并标注了攻击类型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间跨度，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，一般用于模拟或通用网络环境下的流量分析。
数据维度：包括多个网络流量特征，如协议类型（proto）、生存时间（sttl、dttl）、负载（Sload）、窗口大小（swin）、同步应答（synack），以及连接状态、服务相关统计和攻击类别（attack_cat）等。
数据格式：CSV格式，文件名为xgbot_p4444.csv，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于网络安全研究或公开数据集，已进行标准化处理，方便用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、入侵检测系统（IDS）的开发和安全态势评估。
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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，如异常流量检测算法的评估、新型攻击模式的识别等。
行业应用：可用于构建和优化入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统、网络行为分析（NBA）等安全产品。
决策支持：支持安全运营团队进行风险评估、安全态势分析，并帮助制定相应的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员掌握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攻击行为之间的关系，帮助用户开发和优化网络安全防护方案，提升网络安全防护能力。
