DDoS攻击检测数据集DDoSAttackDetectionDataset-rajakhayam
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击，数据集，网络安全，机器学习，入侵检测，网络防御，数据安全，信息技术
数据概述：该数据集包含来自互联网的DDoS攻击数据，记录了不同类型的DDoS攻击和正常网络流量的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络流量，涉及多个地区和国家的网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量的数据包信息，涵盖源IP地址，目标IP地址，协议类型，数据包长度，流量速率，连接类型，攻击类型等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于互联网公开的DDoS攻击数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，入侵检测和机器学习等领域的研究和应用，特别是在DDoS攻击检测，网络流量分析及异常检测任务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DDoS攻击检测，网络流量分析等网络安全研究，如攻击模式识别，攻击原因分析等。
行业应用：可以为互联网服务提供商，网络安全公司等机构提供数据支持，特别是在DDoS攻击防御和流量监控方面。
决策支持：支持网络安全管理和威胁响应，帮助相关领域制定更好的防御策略与应急方案。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击检测技术，流量分析及机器学习方法。
此数据集特别适合用于探索DDoS攻击检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的攻击识别和防御，提升网络系统的安全性与稳定性。
