DDoS攻击网络流量分析数据集DDoSAttackNetworkTrafficAnalysis-sarbojitdas
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击, 网络安全, 流量分析, 恶意软件, WannaCry, 威胁情报, 入侵检测, 机器学习
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攻击相关的网络行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的网络流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但涉及的攻击行为在全球范围内普遍存在。
数据维度：包括时间（Time）、协议（Protcol）、标志位（Flag）、攻击家族（Family）、聚类信息（Clusters）、源地址（SeddAddress）、目标地址（ExpAddress）、比特币（BTC）、美元（USD）、网络流量字节数（Netflow_Bytes）、IP地址（IPaddress）、威胁类型（Threats）、端口（Port）和预测结果（Prediction）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为DoDoScsv，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、DDoS攻击检测、安全威胁情报研究和机器学习模型的训练与评估。
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、恶意软件分析等领域的学术研究，例如DDoS攻击行为模式分析、异常流量检测、威胁情报关联等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、流量分析系统、安全事件响应系统等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁预警和应急响应。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解DDoS攻击的特征和防御方法。
此数据集特别适合用于研究DDoS攻击的流量特征、攻击家族识别、以及基于流量数据的威胁预测模型构建，帮助用户提升网络安全防护能力。
