网络流量异常检测UNSW-NB15数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionUNSW-NB15Dataset-phmxunhinh
数据来源：互联网公开数据
标签：网络流量, 异常检测, 攻击识别, 机器学习, 数据分析, 网络安全, 流量特征, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的网络流量数据，记录了不同网络流量的特征，用于网络安全领域的异常检测和攻击识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可用于模拟各种网络环境下的流量分析。
数据维度：包括源IP地址、源端口、目标IP地址、目标端口、协议类型、应用层协议、流入字节数、流出字节数、流入数据包数、流出数据包数、TCP标志位、流量持续时间（毫秒）、标签（0代表正常，1代表异常）、攻击类型等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为NF-UNSW-NB15.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：该数据集来源于UNSW-NB15数据集，是用于网络安全研究的公开数据集。
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）以及恶意流量识别等研究。
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、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，如异常流量检测算法、攻击行为分析、流量特征提取等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和评估入侵检测系统、安全审计系统、恶意软件分析等。
决策支持：支持网络安全领域的决策制定，例如网络安全策略的制定、安全设备的部署和优化。
教育和培训：作为网络安全、数据科学相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入了解网络流量分析和攻击检测。
此数据集特别适合用于探索网络流量的特征，识别潜在的攻击行为，并构建有效的网络安全防御体系，提高网络安全防护能力。
