网络流量DDoS攻击检测数据集NetworkTrafficDDoSAttackDetectionDataset-razasiddique
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击, 网络安全, 流量分析, TCP协议, 机器学习, 异常检测, 数据挖掘, 恶意流量
数据概述：
该数据集包含来自网络流量的数据，记录了TCP协议下的DDoS攻击流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间为2018年6月4日。
地理范围：数据未明确地域范围，通常被认为是模拟或捕获自通用网络环境。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括流量标识（Flow_ID）、源IP地址（Src_IP）、源端口（Src_Port）、目的IP地址（Dst_IP）、目的端口（Dst_Port）、协议类型（Protocol）、时间戳（Timestamp）、流持续时间（Flow_Duration）、前向/后向数据包数量（Tot_Fwd_Pkts, Tot_Bwd_Pkts）、前向/后向数据包总长度（TotLen_Fwd_Pkts, TotLen_Bwd_Pkts）等，以及各种统计特征，如包长度、包间隔时间、标志位等，并附带Label、Cat和Sub_Cat三个标签用于指示流量的类型。
数据格式：CSV格式，文件名为DDoS_TCP_Dataset.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，已进行标准化处理。
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，以及基于机器学习的分类和预测模型构建。
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、流量分析、机器学习等领域的学术研究，如DDoS攻击检测算法的评估与改进、网络异常流量识别模型的开发等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、流量监控系统、安全态势感知系统等领域提供训练和测试数据。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估、安全策略制定和网络流量管理。
教育和培训：作为网络安全、数据科学、机器学习等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击的特征，以及构建和评估攻击检测模型。
此数据集特别适合用于探索DDoS攻击流量的特征，构建和优化DDoS攻击检测模型，帮助用户提升网络安全防护能力，实现对恶意流量的有效识别和阻断。
