网络流量安全DDoS攻击行为数据集_Network_Traffic_Security_DDoS_Attack_Behavior
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, DDoS攻击, 流量分析, 恶意流量, 行为识别, 数据包捕获, 机器学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自CICDDoS2018数据集的良性网络流量数据，记录了正常网络环境下数据包的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态流量数据集使用。
地理范围：数据可能来源于模拟或真实的日常网络环境，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含网络流量的多种特征，如数据包大小、协议类型、连接状态等，具体字段信息需查阅原始数据集。
数据格式：CSV格式，文件名为CICDDoS2018-OnlyBenign.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于CICDDoS2018数据集，已进行初步处理，仅包含良性流量。
该数据集适合用于网络安全领域的研究，尤其是恶意流量检测和异常行为分析。
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、机器学习等领域的研究，如构建正常流量模型、进行异常检测、评估DDoS攻击检测算法等。
行业应用：可以为网络安全厂商提供数据支持，用于训练和测试入侵检测系统（IDS）、异常流量分析系统等产品。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解网络流量分析和异常检测技术。
此数据集特别适合用于构建和优化正常网络行为的基线模型，为后续的DDoS攻击检测提供对比和参考。
