2019年CIC-DDoS攻击检测数据集CICDDoS2019No-Corr-ColDataset-jafftaffy
数据来源：互联网公开数据
标签：网络攻击，数据集，DDoS检测，网络安全，机器学习，数据清洗，异常检测，网络监控
数据概述：该数据集来自CIC 2019年DDoS攻击检测挑战赛，主要用于检测分布式拒绝服务（DDoS）攻击。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年1月到2018年12月。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的网络流量。
数据维度：数据集包括多种网络流量特征，如连接数、字节数、数据包数、协议类型、源IP和目标IP等。不包含相关性较低或冗余的特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC 2019年DDoS攻击检测挑战赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全、机器学习及异常检测等领域的研究和应用，特别是在DDoS攻击检测、流量分析和网络监控等方面具有重要应用价值。
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DDoS攻击检测、网络流量分析等网络安全研究，如攻击模式识别、威胁情报分析等。
行业应用：可以为网络运营商、企业网络安全团队提供数据支持，特别是在DDoS防护、流量监控和安全审计方面。
决策支持：支持网络安全策略制定、流量管理与异常检测，帮助相关领域制定更好的防护措施。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击检测、流量分析及机器学习相关技术。
此数据集特别适合用于探索DDoS攻击检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的攻击识别和防护，提升网络安全防护能力。
