网络流量DDoS攻击检测数据集NetworkTrafficDDoSAttackDetection-subhadip890
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击, 网络安全, 流量分析, 机器学习, 异常检测, 数据包分析, 协议分析, 行为识别
数据概述：
该数据集包含来自ISCX数据集的网络流量数据，记录了在特定时间段内捕获的网络数据包信息，旨在用于DDoS攻击检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为特定工作日（星期五）的下午。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可以推断为网络环境中捕获的流量。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，涵盖了数据包的各种属性，例如包大小、时间间隔、标志位等，共计79个字段，其中包括“Destination Port”、“Flow Duration”、“Total Fwd Packets”、“Label”等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Friday-WorkingHours-Afternoon-DDos.pcap_ISCX.csv，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于ISCX数据集，已进行数据包捕获和特征提取。
该数据集适合用于网络流量分析、DDoS攻击检测、异常流量识别等研究。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，如DDoS攻击检测算法的开发与评估、网络流量行为分析等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统(IDS)和流量监控系统的开发和优化。
决策支持：支持网络管理员进行网络安全态势感知，帮助其快速识别和响应DDoS攻击，提高网络安全防护能力。
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，帮助学生理解网络流量特征，学习DDoS攻击检测方法。
此数据集特别适合用于研究网络流量异常检测，帮助用户构建DDoS攻击检测模型，提高网络安全防护能力。
