网络流量DDoS攻击检测数据集NetworkTrafficDDoSAttackDetectionDataset-ramspimatiz7gmailcom
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击, 网络安全, 流量分析, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 流量特征, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自网络流量监控的数据，记录了网络中可能存在的DDoS（分布式拒绝服务）攻击的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年2月14日。
地理范围：数据未明确标注具体地理位置，但可推测为通用网络环境下的流量数据。
数据维度：数据集包含多个网络流量相关的特征，例如：目标端口（Dst Port）、协议类型（Protocol）、时间戳（Timestamp）、流持续时间（Flow Duration）、前向和后向数据包数量（Tot Fwd Pkts, Tot Bwd Pkts）、数据包长度相关特征（Fwd Pkt Len Max, Bwd Pkt Len Max等）、流速率（Flow Byts/s, Flow Pkts/s）、包间到达时间相关特征（Flow IAT Mean, Flow IAT Std等）、标志位（FIN Flag Cnt, SYN Flag Cnt等）以及Label（标注）。
数据格式：CSV格式，文件名为DDOS_data.csv，包含多列数值型数据和Label列，便于进行数据分析与建模。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，已进行数据清洗和特征提取，用于DDoS攻击检测研究。
该数据集适合用于网络流量分析、DDoS攻击检测和基于机器学习的异常检测。
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交叉领域的学术研究，例如DDoS攻击检测算法的开发与评估、网络流量异常行为分析等。
行业应用：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）、流量分析系统、安全态势感知等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、安全事件响应和网络流量监控，帮助其及时发现和应对DDoS攻击。
教育和培训：作为网络安全、机器学习、数据分析等相关课程的实训数据，用于学生和研究人员学习和实践DDoS攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与DDoS攻击之间的关联，帮助用户构建高效的攻击检测模型，提高网络安全防护能力。
