网络入侵检测与分布式拒绝服务攻击CICDDoS-SYN数据集CICDDoS-SYNDataset-kulwanthchinna
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，入侵检测，分布式拒绝服务，机器学习，网络攻击，数据挖掘，计算机科学
数据概述： 该数据集由加拿大西安大略大学（CIC）提供，专注于网络入侵检测中的分布式拒绝服务（DDoS）攻击，特别是SYN洪水攻击。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据涵盖了实验室环境下的网络流量数据，模拟了真实的网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量的各种特征，如源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、包长度、包数量等。还包括标签信息，标识正常流量和SYN洪水攻击流量。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC实验室的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发以及机器学习模型的训练和评估，特别是在DDoS攻击检测和防御技术中具有重要应用价值。
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：适用于网络入侵检测、DDoS攻击检测等学术研究，如SYN洪水攻击的特征分析、攻击检测算法的研究等。
行业应用：可以为网络安全公司、数据中心等提供数据支持，特别是在网络流量监控、入侵检测系统的开发和优化方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的网络安全防护措施。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击检测和防御技术。
此数据集特别适合用于探索SYN洪水攻击的规律与特征，帮助用户实现准确的DDoS攻击检测，提升网络安全防护能力，为网络安全研究和应用提供数据支持。
