网络流量异常检测UNSW-NB15数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionUNSW-NB15Dataset-dineshmudumala
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, 入侵检测, 机器学习, 数据集, 行为分析, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的网络流量数据，记录了多种网络攻击和正常网络行为的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可视为静态的网络流量快照，用于训练和评估模型。
地理范围：数据模拟了真实的网络环境，涵盖了多种网络攻击和正常流量，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含多种网络连接的特征，如协议类型、服务、包数量、字节数、时间相关特征等，以及用于标记攻击类型的标签。
数据格式：CSV格式，包含多个子文件，文件名如UNSW_NB_15_train_HHO_No_Smote.csv等，便于数据读取和分析。数据已进行特征提取和标注，方便用于分类和异常检测任务。
来源信息：数据来源于UNSW-NB15数据集，该数据集由澳大利亚新南威尔士大学（UNSW）的研究人员创建，模拟了真实的网络流量环境，包含多种攻击类型。
该数据集适合用于网络安全领域的研究和实践，特别是用于构建入侵检测系统（IDS）和进行网络流量分析。
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领域的学术研究，如异常检测算法的开发与评估、网络攻击行为分析等。
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）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练和测试。
决策支持：支持安全团队进行网络安全态势感知、风险评估和威胁情报分析，帮助企业提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习和数据科学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解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中的异常模式，构建用于识别和防御网络攻击的模型，提升网络安全防护的效率和准确性。
