网络流量DDoS攻击检测数据集_Network_Traffic_DDoS_Attack_Detection
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击, 网络安全, 流量分析, 攻击检测, TCP, UDP, HTTP, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的DDoS（分布式拒绝服务）攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但根据时间戳字段（stime, ltime）可知，数据记录了网络流量的动态变化。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为模拟或真实的网络环境下的流量捕获。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一种DDoS攻击类型（HTTP, TCP, UDP），包含多项网络流量指标，如：stime（开始时间）, flgs（标志）, proto（协议）, saddr（源IP地址）, sport（源端口）, dir（方向）, daddr（目标IP地址）, dport（目标端口）, pkts（数据包数量）, bytes（字节数）, state（状态）, srcid（源ID）, ltime（结束时间）, seq（序列）, dur（持续时间）, mean（均值）, stddev（标准差）, smac（源MAC地址）, dmac（目标MAC地址）, sum（总和）, min（最小值）, max（最大值）, soui（源UI）, doui（目标UI）, sco（源CO）, dco（目标CO）, spkts（源数据包数量）, dpkts（目标数据包数量）, sbytes（源字节数）, dbytes（目标字节数）, rate（速率）, srate（源速率）, drate（目标速率）, record（记录）, attack（攻击标记）, category（攻击类别）, subcategory（攻击子类别）。
数据格式：CSV格式，分别存储在DDoS_HTTP.csv, DDoS_TCP.csv, DDoS_UDP.csv文件中，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，经过了数据清洗和标注，明确了攻击类型和相关特征。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，特别是DDoS攻击检测和流量异常分析。
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、机器学习等领域的学术研究，例如DDoS攻击行为分析、攻击检测模型的构建与评估等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、流量分析系统等产品的开发和优化方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和组织提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击的特征和防御方法。
此数据集特别适合用于探索DDoS攻击的流量特征和构建基于机器学习的攻击检测模型，从而提高网络安全防护的自动化水平。
