分布式拒绝服务DDoS攻击分类数据集DDoSClassificationDataset-ramakrishna0810
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，DDoS攻击，数据集，分类任务，机器学习，异常检测，网络流量，防御策略
数据概述： 该数据集包含了来自网络流量监测的数据，记录了分布式拒绝服务（DDoS）攻击的多种类型及其特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络流量，主要来自企业的数据中心和互联网服务提供商。
数据维度：数据集包括网络流量的多种特征，如源IP，目标IP，端口号，数据包大小，数据包频率，协议类型，流量模式等。还包括标明是否为DDoS攻击的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行机器学习和数据分析。
来源信息：数据来源于公开的网络安全报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全领域的研究和应用，特别是在DDoS攻击检测，异常流量识别及网络安全防御策略优化中具有重要价值。
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DDoS攻击分类，网络流量异常检测等学术研究，如DDoS攻击的特征分析，分类算法比较等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在DDoS攻击检测，防御策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全防御策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的防御措施。
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DDoS攻击检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索DDoS攻击的分类与检测规律，帮助用户实现准确的攻击识别，优化网络安全防御策略，提高网络安全防护能力。
