网络流量异常检测数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionDataset-dmitryvanyushkin
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 异常检测, 机器学习, 攻击检测, 数据集, pcap, CSV
数据概述：
该数据集包含来自ISCX数据集的网络流量数据，记录了不同时间段内网络流量的详细信息，用于网络流量异常检测与安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但文件名暗示了星期几和工作时段，可用于时间序列分析。
地理范围：数据来源于模拟的网络环境，模拟了不同类型的网络活动。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了网络流量的各种指标，如“ Destination Port”（目标端口）、“ Flow Duration”（流持续时间）、“ Total Fwd Packets”（正向数据包总数）、“ Label”（标签，用于标识流量类型，如正常或攻击）等。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析，每个CSV文件对应一个特定的时间段。
来源信息：数据来源于ISCX数据集，该数据集常被用于网络安全研究和机器学习模型的训练与评估。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、攻击识别以及安全态势感知等领域的研究与应用。
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、机器学习与数据挖掘交叉领域的学术研究，如异常流量检测算法的开发、网络攻击行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统的模型训练与评估。
决策支持：支持安全团队进行风险评估，优化网络安全策略，提高网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征，掌握异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的统计特征与异常模式，帮助用户构建高效的异常检测模型，提高网络安全防御水平。
