UNSW-NB15网络流量数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击,网络流量,网络安全,机器学习,特征工程,威胁检测,攻击分类
数据概述：
本数据集（UNSW-NB15）由澳大利亚网络空间安全中心（ACCS）与全球研究人员合作创建，旨在解决传统数据集无法准确反映现代网络威胁环境的局限性。数据集通过IXIA PerfectStorm工具生成，包含正常和异常网络流量的混合样本，共包含4个CSV文件，总计2,540,047条记录。为简化使用，我们合并了其中2个文件（UNSW-NB15_3和UNSW-NB15_4），形成包含1,140,045个样本的单一CSV文件。数据集包含49个网络流量特征，涵盖名义型、数值型和时间戳等多种数据类型，适用于DDoS攻击检测研究。
数据用途概述：
该数据集适用于多种网络安全相关场景，包括但不限于：
1. DDoS攻击检测模型的开发与训练。
2. 特征选择方法的研究与优化（如基于Gini指数的特征选择）。
3. 网络攻击分类与威胁检测算法的验证。
4. 网络安全领域的学术研究与教育。
研究人员可利用此数据集评估不同模型的性能，探索攻击检测的最优策略，同时为网络安全防御提供数据支持。
