网络流量DoS攻击检测数据集NetworkTrafficDoSAttackDetectionDataset-dscclass
数据来源：互联网公开数据
标签：DoS攻击, 网络安全, 流量分析, 数据包, 异常检测, 恶意流量, 机器学习, 计算机网络
数据概述：
该数据集包含来自网络流量的数据，记录了可能与拒绝服务（DoS）攻击相关的网络数据包信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从时间戳字段推测为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的网络安全研究。
数据维度：数据集包含多个字段，如时间戳（1478198376.389427）、十六进制数据（0316, 05, 21等）以及其他数值和字符型数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Carro-DoS-dataset.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，具体来源未知，但已进行数据包级别的记录。
该数据集适合用于网络流量分析、DoS攻击检测、异常行为识别等研究和应用。
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、计算机网络和机器学习交叉领域的学术研究，如DoS攻击检测算法的开发与评估，网络流量异常检测模型构建等。
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）、安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络管理人员进行网络安全态势感知，帮助其识别潜在的DoS攻击，并制定相应的防御策略。
教育和培训：作为计算机网络、网络安全等相关课程的实训材料，用于学生了解DoS攻击特征、训练网络安全模型。
此数据集特别适合用于探索网络流量中的异常模式，识别潜在的DoS攻击行为，并提升网络安全防御能力。
