DDoS攻击流量检测数据集DDoSAttackTrafficDetectionDataset-ramakrishna0810
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击, 网络安全, 流量分析, 机器学习, 入侵检测, 数据挖掘, 异常检测, 分类
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了DDoS攻击与正常网络流量的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态流量特征数据集。
地理范围：数据来源未明确标注，通常代表通用网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个特征，如持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务（service）、标志位（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及各种统计特征和最终的攻击类型（outcome）标签，用于区分正常流量和DDoS攻击流量。
数据格式：CSV格式，包括ddostraincsv和ddostestcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络流量分析、DDoS攻击检测、异常流量识别等研究。
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、机器学习和数据挖掘交叉领域的学术研究，如DDoS攻击检测算法的开发与评估、流量特征分析等。
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）、流量分析系统等产品的研发和优化。
决策支持：支持网络安全领域的决策制定，如网络安全策略的制定、风险评估等。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络流量特征和DDoS攻击。
此数据集特别适合用于构建DDoS攻击检测模型，提高网络安全防护能力，并深入理解网络流量的异常行为。
