网络入侵检测流量特征数据集NetworkIntrusionDetectionTrafficFeatures-romananourin
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 入侵检测, 流量分析, 机器学习, 特征工程, 异常检测, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了网络设备在不同时间段内的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为一段时间内的流量快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，通常代表通用网络环境中的流量特征。
数据维度：数据集包含多种网络流量指标，包括但不限于：交换机ID、端口号、收发包数量、收发字节数、端口存活时间、丢包数量、错误包数量、连接点、总负载/速率、未知负载/速率等。此外，还包含用于标记流量状态的标签（Label）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，如unr_idd.csv, kdd_test.csv等，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络流量监测，并已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于网络入侵检测、异常流量识别、以及基于机器学习的流量分析研究。
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，例如，异常流量检测、恶意行为识别、网络攻击预测等。
行业应用：可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（ABAS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统，提升网络安全防护能力。
决策支持：为网络安全管理人员提供数据支持，帮助他们及时发现和应对网络威胁，优化网络安全策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习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，掌握入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的内在规律，构建有效的入侵检测模型，提升网络安全防护水平。
