恶意DNS攻击与防御数据集

恶意DNS攻击与防御数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：恶意DNS,攻击防御,网络流量,机器学习,数据特征,流量分析,安全威胁,网络防护

数据概述：
本数据集“BCCC-CIC-Bell-DNS-2024”基于两个已有的数据集“CIC-Bell-DNS-2021”和“CIC-Bell-DNS-EXF-2021”，通过ALFlowLyzer工具生成。该工具从原始网络流量数据中提取了关键流量信息，整合了DNS元数据和应用层特征，最终生成CSV格式的数据文件。数据集涵盖了轻量级和重量级数据外泄流量，分为六个独特的子类别，为分析DNS数据外泄攻击提供了全面的结构支持。

数据用途概述：
该数据集适用于恶意DNS行为分析、数据外泄识别、攻击防御策略评估等多种场景。研究人员可利用此数据集进行恶意DNS行为建模和数据外泄攻击检测；安全从业者可借助数据集优化网络安全防御机制；企业可利用数据集识别潜在的网络威胁并制定防护策略。此外，数据集也适合用于机器学习模型的训练与验证，为网络安全研究提供可靠的数据支持。