2019年CICDDoS攻击数据集5-子集CICDDoS2019Dataset5-Subset-manmandes
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，DDoS攻击，数据集，机器学习，异常检测，流量分析，计算机网络，安全研究
数据概述： 该数据集是2019年CICDDoS攻击数据集的5%子集，旨在模拟和研究DDoS（分布式拒绝服务）攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为2019年。
地理范围：数据主要模拟了网络攻击流量，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包括了各种DDoS攻击流量和正常网络流量的详细信息，如源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、数据包大小、时间戳等网络流量特征，以及攻击类型标识。
数据格式：数据通常以CSV或PCAP格式提供，方便进行数据分析和流量包解析。
来源信息：数据来源于CICDDoS攻击数据集，并已进行预处理和子集提取。
该数据集适合用于网络安全研究、DDoS攻击检测、流量分析、异常检测和机器学习等领域。
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攻击的检测、分类、流量特征分析和安全策略研究。
行业应用：可以为网络安全公司和组织提供数据支持，用于开发和测试DDoS攻击防御系统。
决策支持：支持网络安全风险评估、安全事件响应和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、计算机网络和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攻击和防御技术。
此数据集特别适合用于研究和开发DDoS攻击检测算法，帮助用户实现对DDoS攻击的实时监测和有效防御，提升网络安全防护能力。
