网络安全DDoS攻击流量分析数据集-2019

网络安全DDoS攻击流量分析数据集-2019 数据来源：互联网公开数据 标签：DDoS攻击,网络安全,流量分析,TFTP攻击,攻击检测,机器学习,数据挖掘,UNB,安全研究 数据概述： 本数据集是针对分布式拒绝服务（DDoS）攻击的网络流量数据，旨在为DDoS攻击检测算法的研究和评估提供支持。 数据集包含了12种不同类型的攻击流量，以及良性网络流量，用于模拟真实的网络环境。 该数据集是加拿大新不伦瑞克大学（University of New Brunswick）发布的原始数据集的子集，其中包含TFTP攻击的数据，并按100:1的比例进行了缩减。 数据用途概述： 该数据集主要用于DDoS攻击检测算法的开发与评估，以及网络安全领域的学术研究。 研究人员可以使用该数据集训练和测试DDoS攻击检测模型，探索各种检测技术，例如机器学习、数据挖掘等。 此外，该数据集也可用于网络安全教育，帮助学习者理解DDoS攻击的原理、特征和防御方法。