2022年CDN黑客松数据集-karimabd
数据来源：互联网公开数据
标签：黑客松，CDN，安全，网络，数据集，攻击检测，机器学习，数据分析
数据概述： 该数据集包含了2022年黑客松活动期间，与内容分发网络（CDN）相关的网络流量数据，旨在用于安全分析和攻击检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2022年。
地理范围：数据涵盖了参与黑客松活动的CDN节点产生的流量，可能分布于多个地理位置。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，数据包大小，连接持续时间，请求类型，响应状态码等，以及可能存在的攻击相关特征。
数据格式：数据提供的格式可能包括CSV，JSON，PCAP等，具体格式取决于原始数据的收集方式。
来源信息：数据来源于2022年黑客松活动期间的网络流量捕获，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于网络安全研究，攻击检测，异常流量分析，机器学习模型训练等领域。
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：适用于网络安全研究，如DDoS攻击检测，恶意流量识别，异常行为分析等。
行业应用：可以为CDN服务提供商，安全厂商等提供数据支持，用于提升CDN安全防护能力，优化流量管理。
决策支持：支持网络安全策略的制定，帮助用户快速识别和响应安全威胁。
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CDN安全，流量分析等技术。
此数据集特别适合用于探索CDN环境下的安全威胁，帮助用户实现攻击检测，异常流量识别等目标，提升网络安全防护水平。
