网络分布式拒绝服务攻击DDoSAttack数据集DDoSAttackDataset-razasiddique
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，DDOS攻击，数据集，网络流量，异常检测，机器学习，入侵检测，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自网络流量监控的数据，记录了分布式拒绝服务（DDoS）攻击的特征和行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球多个数据中心和网络的流量记录。
数据维度：数据集包括网络流量包的源IP、目标IP、源端口、目标端口、传输协议、数据包大小、数据包时间戳等变量。还包括流量特征如包速率、连接持续时间、异常行为标记等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、异常检测和机器学习等领域，特别是在DDoS攻击检测、网络流量分类等技术任务中具有重要价值。
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：适用于网络安全、异常检测及网络流量分析等学术研究，如DDoS攻击的识别方法、网络流量异常模式研究等。
行业应用：可以为网络安全公司、数据中心、云服务提供商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统优化、网络安全策略制定等方面。
决策支持：支持网络安全事件的监测和响应，帮助相关领域制定更好的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击特征、异常检测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索DDoS攻击的特征与模式，帮助用户实现网络攻击的及时检测和防御，提升网络安全防护能力。
