网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-julienmichel157
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, TCP, 数据包, 安全分析, 网络安全, 流量分析
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信的详细信息，用于网络流量异常检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从文件名推测可能为2016年7月。
地理范围：数据未标明具体地理位置，属于通用网络流量数据。
数据维度：数据集中每条记录包含了多个字段，如时间戳、源IP地址、目的IP地址、端口号、协议类型（TCP）、流量特征等。
数据格式：CSV格式，文件名可能为UGR_50k_samplecsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，可能经过了匿名化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测和安全分析等领域的研究。
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、异常检测等方向的学术研究，如基于机器学习的网络入侵检测、恶意流量识别等。
行业应用：可以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）、流量监控系统等产品的模型训练与优化。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估和威胁情报分析，提升网络安全态势感知能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常行为模式，帮助用户构建有效的网络安全防御体系，提高网络安全防护水平。
