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网络流量的数据集合

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简介：
网络流量的数据集合是指收集和分析通过互联网传输的所有数据包的过程。这些数据可以用于网络安全、性能优化及用户行为研究等多个方面，是现代信息技术的重要组成部分。 该数据集包含了真实网络中的流量，可用于检测DDoS攻击实验。

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  • 网络流量的数据集合
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    网络流量的数据集合是指收集和分析通过互联网传输的所有数据包的过程。这些数据可以用于网络安全、性能优化及用户行为研究等多个方面，是现代信息技术的重要组成部分。 该数据集包含了真实网络中的流量，可用于检测DDoS攻击实验。
     
  • Tor网络的流量数据集
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    本数据集包含Tor网络多年来的匿名流量记录，为研究者提供分析和理解该匿名通信系统的机会。 流量内容包括： - 网页浏览：Firefox 和 Chrome - 邮件：SMTPS、POP3S 和 IMAPS - 聊天：ICQ、AIM、Skype、Facebook 和 Hangouts - 流媒体：Vimeo 和 YouTube - 文件传输：Skype，通过 SSH（SFTP）和 SSL（FTPS）的 FTP 使用 Filezilla 及外部服务 - 语音通话：Facebook、Skype 和 Hangouts 的 VoIP 呼叫 - 点对点下载：uTorrent 和 Transmission (BitTorrent) 以上流量内容是在加拿大一个网络空间实验室进行实验所使用的。
     
  • 历史货量的物流网络数据集.rar
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    该数据集包含某一物流公司多年运营过程中积累的历史货量信息和相关物流网络数据，适用于物流分析、预测模型构建及效率优化研究。 物流网络历史货量数据集涵盖了过去一段时间内关于货物运输的关键信息记录，包括但不限于每日、每周或每月的货运总量变化趋势以及不同时间段内的具体数值详情。这些数据对于分析物流行业的运作模式和发展趋势具有重要价值，并且可以帮助企业优化资源配置和提高运营效率。
     
  • CIC-IDS-2017网络流量入侵检测数据集
    优质
    CIC-IDS-2017 是一个专注于网络流量入侵检测的数据集，包含了多种攻击类型的真实流量记录，适用于机器学习模型训练与测试。 网络流量入侵检测数据集CIC-IDS-2017包含了大量用于网络安全研究的实验数据。该数据集旨在帮助研究人员开发、评估和比较各种入侵检测系统（IDS）的有效性，特别是在处理复杂多变的网络攻击时的表现。它涵盖了多种类型的网络威胁，并提供了详细的标注信息以方便分析使用。
     
  • 加州高速公路网络PeMS交通流量数据集
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    加州高速公路网络PeMS交通流量数据集包含了加州各地主要道路和高速公路上的实时与历史车流信息，为交通模式分析、预测及优化提供了宝贵资源。 加州高速路网PeMS交通流量数据集包含了丰富的实时交通流量信息，适用于各种交通数据分析与研究场景。
     
  • 加州高速公路网络PeMS的交通流量数据集PEMS07
    优质
    简介：PEMS07是基于加州PeMS系统收集的交通流量数据集，包含超过2年的监测站点流量记录，为交通数据分析和建模提供了宝贵资源。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS07。
     
  • 加州高速公路网络PeMS的交通流量数据集PEMS03
    优质
    简介：PEMS03是基于加州PeMS系统收集的交通流量数据集，包含大量传感器监测的高速路网信息，适用于交通流量预测和分析研究。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS03。
     
  • 加州高速公路网络PeMS交通流量数据集PEMS04
    优质
    PEMS04是加州大学伯克利分校开发的PeMS项目中的一个数据集，包含了南加州地区超过200个监测站的交通流量信息，时间跨度为一个月。 加州高速路网PeMS交通流量数据集PEMS04包含了详细的交通流量信息。
     
  • 基于Abilene数据库的网络流量预测.zip
    优质
    本研究利用Abilene骨干网的历史数据，采用先进的统计模型与机器学习算法进行网络流量预测，旨在优化网络资源分配和提升服务质量。 【项目资源】： 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等各种技术项目的源码。 其中包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python等语言和框架的项目。 【项目质量】： 所有源码都经过严格测试，可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。 【适用人群】： 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项使用。 【附加价值】： 这些项目具有较高的学习借鉴价值，也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说，可以在这些基础代码上进行修改和扩展，实现其他功能。 【沟通交流】： 有任何使用上的问题，请随时与博主联系，博主会及时解答。 鼓励下载和使用，并欢迎大家分享经验、互相学习，共同进步。
     
  • IoT23-network-traffic-anomalies-classification: 基于IoT23数据集的网络流量异常分类...
    优质
    本项目基于IoT23数据集进行网络流量分析，旨在识别和分类物联网环境中的异常行为，增强网络安全防护能力。 网络流量异常的检测和分类实验基于数据集的不同版本进行。 ### 1. 先决条件 #### 1.1 安装项目依赖项 | 序号 | 名称 | 版本 | 描述 | | ---- | ------------ | ------- | --------------------- | | 1 | Python | 3.8.8 | 程式语言 | | 2 | scikit-learn | 0.24.1 | Python机器学习工具 | | 3 | NumPy | 1.19.5 | Python科学计算工具 | | 4 | pandas | 1.2.2 | Python中的数据分析和数据处理工具| | 5 | Matplotlib | 3.3.4 | Python可视化库 | | 6 | seaborn | 0.11.1 | 统计数据可视化 | | 7 | psutil | 5.8.0 | 跨平台库，用于检索Python中正在运行的进程和系统利用率（CPU、内存、磁盘、网络、传感器）的信息| | 8 | plotly | 0.3.7 | 可视化库 | | 9 | joblib | -- | Python对象序列化的模型序列化工具| #### 1.2 下载并提取数据集 下载较轻版本的数据集（存档大小约为8.8GB），该版本仅包含带标签的流而没有pcaps文件。然后，从存档中提取文件（大小约44GB）。 ### 2 安装项目 - 克隆此仓库。 - 安装缺少的库。 - 打开config.py并进行相应的配置修改。