网络流量DDoS攻击模拟分析数据集NetworkTrafficDDoSAttackSimulationAnalysis-hakankarateke

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, 模拟数据, 协议分析, 数据包, 机器学习

数据概述：该数据集包含模拟的网络流量数据，用于DDoS（分布式拒绝服务）攻击的分析与检测。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围为2025年，具体时间点未在文件名中明确，但可推断为模拟或实验产生的数据。地理范围：数据模拟了网络流量，未限定具体的地理位置，适用于通用网络环境下的攻击分析。数据维度：数据集包含正常流量和DDoS攻击流量，以及多种不同场景下的模拟数据，主要字段包括：No.（序号）、Time（时间戳）、Source（源IP地址）、Destination（目标IP地址）、Protocol（协议类型）、Length（数据包长度）、Info（信息描述）、JA4系列特征（用于指纹识别）、TCP Flags（TCP标志位）、UDP Length（UDP包长度）、Frame Len（帧长度）、Ip Ttl（IP生存时间）、Time Delta（时间差）、Analysis Retransmissions（重传分析）。数据格式：CSV格式，包含多个文件，如2025_ddos.csv、2025_ddos_simulation.csv等，便于进行数据处理和分析。数据经过了预处理，适用于直接进行分析和建模。该数据集适合用于网络安全研究、DDoS攻击检测算法的开发与评估。

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：适用于网络安全领域的研究，如DDoS攻击行为分析、攻击检测算法的开发与评估、网络流量特征分析等。行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常流量检测系统、安全态势感知系统等。决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业加强网络安全防御能力。教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的教学素材，帮助学生理解DDoS攻击的原理和检测方法。此数据集特别适合用于探索DDoS攻击流量的特征，构建攻击检测模型，评估不同检测算法的性能，并为网络安全防护提供数据支持。