网络流量异常检测DDoS攻击数据集_Network_Traffic_Anomaly_Detection_DDoS_Attack_Dataset
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, 计算机网络, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了不同类型的分布式拒绝服务（DDoS）攻击的网络流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为针对DDoS攻击特征分析的静态数据集。
地理范围：数据可能来源于模拟或实际网络环境，未明确限定地理位置。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件代表一种DDoS攻击类型或正常流量，数据字段包括但不限于：Flow ID（流标识），Source IP（源IP），Source Port（源端口），Destination IP（目标IP），Destination Port（目标端口），Protocol（协议），Timestamp（时间戳），Flow Duration（流持续时间），以及与数据包长度、时间间隔、标志位等相关的多项网络流量统计特征，最后包含Label（标签），用于区分正常流量和攻击流量。
数据格式：CSV格式，包含DrDoS_LDAP.csv, DrDoS_NTP.csv, DrDoS_SSDP.csv, DrDoS_UDP.csv, Syn.csv, UDPLag.csv等多个文件，每个文件代表一种DDoS攻击类型或正常流量，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络安全研究，旨在为DDoS攻击检测提供训练和测试数据。已进行数据清洗和特征提取，便于直接用于模型训练。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、DDoS攻击识别等研究和应用。
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、机器学习等领域的研究，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：可用于构建入侵检测系统(IDS)、流量监控系统，以及网络安全态势感知平台，提高对DDoS攻击的防御能力。
决策支持：为网络安全管理人员提供数据支持，帮助其制定更有效的网络安全策略和应急响应方案。
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，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估DDoS攻击检测模型，探索不同攻击类型的流量特征，并优化网络安全防护策略。
