网络流量异常检测训练数据集NetworkTrafficAnomalyDetectionTrainingData-dheerajnarne
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, 数据挖掘, 安全分析, 流量特征, 协议分析, 攻击识别
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了各种网络通信的详细信息，用于训练和评估网络流量异常检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，但可视为一个用于训练的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了通用的网络流量特征，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括：id（流量标识）、dur（持续时间）、proto（协议类型）、service（服务类型）、state（连接状态）、spkts（源端数据包数）、dpkts（目的端数据包数）、sbytes（源端字节数）、dbytes（目的端字节数）、rate（速率）、sttl（源端存活时间）、dttl（目的端存活时间）、sload（源端负载）、dload（目的端负载）、sloss（源端丢包率）、dloss（目的端丢包率）、sinpkt（源端数据包间隔时间）、dinpkt（目的端数据包间隔时间）、sjit（源端抖动）、djit（目的端抖动）、swin（源端窗口大小）、stcpb（源端TCP初始序列号）、dtcpb（目的端TCP初始序列号）、dwin（目的端窗口大小）、tcprtt（TCP往返时间）、synack（SYN-ACK时间）、ackdat（ACK数据包时间）、smean（源端数据包平均大小）、dmean（目的端数据包平均大小）、trans_depth（事务深度）、response_body_len（响应体长度）、ct_srv_src（源IP连接到目的服务的数量）、ct_state_ttl（连接状态存活时间）、ct_dst_ltm（目的IP在一段时间内的连接数）、ct_src_dport_ltm（源IP和目的端口在一段时间内的连接数）、ct_dst_sport_ltm（目的IP和源端口在一段时间内的连接数）、ct_dst_src_ltm（目的IP和源IP在一段时间内的连接数）、is_ftp_login（FTP登录尝试）、ct_ftp_cmd（FTP命令数）、ct_flw_http_mthd（HTTP方法数）、ct_src_ltm（源IP在一段时间内的连接数）、ct_srv_dst（服务到目的IP的连接数）、is_sm_ips_ports（源IP和目的端口是否相同）、attack_cat（攻击类别）和label（标签，表示是否为攻击）。
数据格式：CSV格式，文件名为Cyber1_train.csv，方便数据导入和分析。
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）的训练和评估。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如异常流量检测算法的开发与评估、攻击行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统、流量分析系统和安全态势感知平台。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和安全策略制定，帮助提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络流量特征，并进行模型训练和实验。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式和攻击行为特征，帮助用户构建有效的网络安全防御体系。
