2017年DDoS攻击特征IDS五天数据集DDoSFeaturesIDS2017FiveDaysDataset-warriorgraph
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击，网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，特征工程，流量分析，安全研究
数据概述： 该数据集包含来自2017年的DDoS攻击流量数据，用于入侵检测系统（IDS）的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年，覆盖了五天的数据。
地理范围：数据可能来源于不同的网络环境，模拟了DDoS攻击的场景。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，例如源IP地址、目标IP地址、端口、协议类型、数据包大小、连接速率等，并标注了是否为DDoS攻击。
数据格式：数据提供的格式可能包括CSV或PCAP，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发和机器学习模型训练等领域，特别是在DDoS攻击检测和防御方面具有重要价值。
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攻击检测算法的研究，如基于机器学习的入侵检测模型、流量分析等。
行业应用：可以为网络安全公司、安全运营中心（SOC）等提供数据支持，特别是在DDoS攻击的实时检测和防御方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和组织提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击特征和检测方法。
此数据集特别适合用于研究和开发DDoS攻击检测技术，帮助用户实现对DDoS攻击的快速识别和有效防御，提高网络安全防护水平。
