网络流量DDoS攻击检测数据集NetworkTrafficDDoSAttackDetectionDataset-uyendo11
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, 行为分析, 数据挖掘, 网络协议
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的网络流量特征，用于DDoS（分布式拒绝服务）攻击检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年12月1日。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可推测为特定网络环境下的流量捕获。
数据维度：数据集包含多个特征维度，例如MI_dir, HH, HH_jit, HpHp等，以及对应的weight, mean, std, radius, magnitude, covariance, pcc等统计量，以及Label（标签）字段，用于区分正常流量与DDoS攻击流量。
数据格式：数据以CSV格式提供，每个文件对应一种流量类型，便于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究或数据集，具体来源信息未在数据集中明确说明。
该数据集适合用于网络流量分析、DDoS攻击检测、异常检测等研究和应用。
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，如DDoS攻击检测算法的研究与评估、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）、流量监控系统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与防御策略制定，帮助企业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攻击和网络流量分析。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与DDoS攻击之间的关联关系，帮助用户构建和优化DDoS攻击检测模型，提升网络安全防护水平。
