网络异常检测数据集

网络异常检测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：网络异常,流量分析,机器学习,网络安全,网络流量,异常检测,数据分类

数据概述：
本数据集包含网络流量数据，主要用于网络异常检测研究。数据集分为训练集和测试集，包含正常网络流量和异常网络流量的记录。数据集中的字段包括时间戳、源IP地址、目标IP地址、源端口号、目标端口号、协议类型、包长度、流持续时间、流字节数等关键网络流量特征。数据集来源可靠，适用于网络异常检测算法的开发与测试。

数据用途概述：
该数据集适用于网络异常检测模型的训练与测试，可用于识别网络中的异常行为，如DDoS攻击、端口扫描、恶意软件传播等。研究人员可利用此数据集进行分类算法的开发与优化，评估不同算法在异常检测任务中的性能。企业或机构也可基于此数据集构建实时网络监控系统，提升网络安全防护能力。此外，数据集还适用于网络安全教育与培训，帮助学习者理解网络流量特征及其异常检测方法。