网络入侵检测与分布式拒绝服务攻击数据集CIC-DDoS2019DNSDataset-kdxzezurmd
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，网络入侵检测，分布式拒绝服务，数据集，机器学习，数据挖掘，网络攻击，网络安全防护
数据概述： 该数据集包含来自加拿大滑铁卢大学网络和先进计算中心（CIC）的网络安全数据，记录了2019年针对DNS服务的分布式拒绝服务（DDoS）攻击的详细网络流量信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的网络流量数据，特别关注DNS服务相关的网络攻击行为。
数据维度：数据集包括网络流量特征，如源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、数据包大小、数据包数量、传输字节、连接持续时间等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CIC的公开研究数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、网络入侵检测、机器学习模型训练等领域，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：适用于网络安全攻击检测、网络流量分析等学术研究，如DDoS攻击特征分析、异常流量检测等。
行业应用：可以为网络安全公司、互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在网络安全防护、入侵检测系统开发方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和机构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DDoS攻击的规律与趋势，帮助用户实现准确的网络攻击检测，提升网络安全防护能力，保护网络系统的稳定性和可靠性。
