网络异常流量检测数据集NetworkAnomalyTrafficDetectionDataset-lakshanaravishankar
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, 攻击识别, 数据分类, 安全分析, 特征工程, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含从网络流量中提取的特征数据，用于训练和评估网络异常流量检测模型，旨在识别恶意或异常的网络行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于通用网络环境下的异常流量检测研究。
数据维度：数据集包含多种特征，包括发送者（sender）标识、流量类别（class），以及经过处理的数值特征，如0、1、2、3、4、5、6等，这些特征可能代表了网络流量的各种统计属性或经过特征工程处理后的结果。数据集中还包括位置信息(posx, posy)、速度(spdx, spdy)和加速度(aclx, acly)等。
数据格式：数据集主要以CSV和NPY格式提供，CSV文件包含结构化数据，NPY文件可能包含用于模型训练或评估的预处理数据或中间结果。
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，例如异常流量检测算法的比较、恶意攻击识别、网络流量行为分析等。
行业应用：可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常行为检测系统（ABDS）等安全产品，提高网络安全防护能力。
决策支持：为网络安全态势感知、安全策略制定等提供数据支持，帮助企业更好地管理网络安全风险。
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和实践异常流量检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量的正常行为模式，识别异常流量，进而实现对网络攻击的有效检测，提升网络安全防护水平。
