网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetection-rahbarislam
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, 数据安全, 机器学习, TCP, UDP, ICMP, 入侵检测
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络通信会话的详细信息，并标注了流量是否异常。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据涵盖了典型的网络通信协议，适用于通用网络环境。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
Duration：会话持续时间（秒）；
Protocol：使用的网络协议（TCP、UDP、ICMP等）；
SourceIP：源IP地址；
DestinationIP：目标IP地址；
SourcePort：源端口；
DestinationPort：目标端口；
PacketCount：数据包数量；
ByteCount：字节数；
Label：流量标签（Attack表示异常，Normal表示正常）。
数据格式：CSV格式，文件名为network_traffic_data.csv，便于数据分析和模型训练。
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）的构建和评估。
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、机器学习等领域的研究，如异常流量识别、恶意行为检测、网络安全态势感知等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和优化入侵检测系统、流量监控系统，以及安全事件响应系统。
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，降低安全风险。
教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络流量分析、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，从而提升网络安全防护能力。
