DDoS攻击流量检测与测试数据集DDoSAttackTrafficDetectionandTestDataset-manjushreegsahoo
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，DDoS攻击，数据集，流量分析，机器学习，异常检测，网络防御，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监控的DDoS攻击数据，记录了网络中DDoS攻击的特征和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络流量，包括不同地区的网络环境和设备。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、数据包大小、流量频率、会话持续时间等变量。还包括攻击类型、攻击强度等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的网络流量监控项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、异常检测、机器学习及数据挖掘等领域，特别是在DDoS攻击检测、网络流量分析及防御策略制定中具有重要应用价值。
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、DDoS攻击检测等学术研究，如攻击模式分析、防御策略研究等。
行业应用：可以为网络安全公司、电信运营商等提供数据支持，特别是在网络流量监控、异常检测及防御系统开发方面。
决策支持：支持网络安全事件的实时监控与响应，帮助相关领域制定更好的防御策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析与异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索DDoS攻击的特征与模式，帮助用户实现高效的网络攻击检测与防御目标，提升网络安全防护能力。
