网络攻击检测DDoS攻击数据训练集NetworkAttackDetectionDDoSAttackTrainingDataset-ramakrishna0810
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击, 网络安全, 机器学习, 攻击检测, 流量分析, 数据挖掘, 异常检测, 训练数据集
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获的数据，记录了用于DDoS（分布式拒绝服务）攻击检测的网络连接特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态网络流量快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖各种网络环境下的流量特征。
数据维度：数据集包含多个维度，如连接持续时间（duration）、协议类型（protocol_type）、服务类型（service）、标志（flag）、源字节数（src_bytes）、目标字节数（dst_bytes）等，以及多个统计特征，如不同类型的错误率、相同服务速率、不同服务速率、目标主机相关统计等，并包含一个名为“outcome”的标签，用于指示该连接是否为DDoS攻击。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：ddostraincsv 和 ddostestcsv，分别用于训练和测试。
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等领域的学术研究，例如DDoS攻击检测算法的开发与评估、网络流量异常检测研究等。
行业应用：为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模型训练与性能评估。
决策支持：支持网络安全决策制定，帮助企业构建更有效的防御策略，提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击模式和检测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估DDoS攻击检测模型，探索不同网络流量特征与攻击行为之间的关系，从而提高网络安全防护水平。
