网络流量DDoS攻击检测数据集NetworkTrafficDDoSAttackDetectionDataset-trapbushali
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, 异常检测, 数据挖掘, 攻防对抗, 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DDoS（分布式拒绝服务）攻击的特征以及正常网络流量的样本。主要特征如下：
时间跨度：数据捕获时间未明确，但包含了详细的帧时间信息。
地理范围：数据来源于特定网络环境，未明确具体地理位置，但可用于模拟和分析各种网络环境下的DDoS攻击。
数据维度：数据集包含多个维度，包括源IP地址（ipsrc）、目标IP地址（ipdst）、TCP源端口（tcpsrcport）、TCP目标端口（tcpdstport）、IP协议（ipproto）、帧长度（framelen）、TCP标志位（如SYN、RESET、PUSH、ACK等）、IP标志位（MF、DF、RB）、TCP序列号（tcpseq）、TCP确认号（tcpack）、帧时间（frametime）、数据包数量（Packets）、字节数（Bytes）、发送数据包数量（Tx Packets）、发送字节数（Tx Bytes）、接收数据包数量（Rx Packets）、接收字节数（Rx Bytes）和标签（Label）。
数据格式：CSV格式，文件名为DDoS_Dataset.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络流量捕获，并进行了标注，以区分正常流量和DDoS攻击流量。
该数据集适合用于网络安全研究、DDoS攻击检测和防御策略开发。
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研究，如DDoS攻击检测算法的开发与评估、网络流量异常检测、恶意流量识别等。
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、安全审计系统等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全领域的决策制定，帮助优化网络安全策略，提升网络防御能力。
教育和培训：作为网络安全、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解DDoS攻击及其检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量特征与DDoS攻击之间的关联，帮助用户构建有效的DDoS攻击检测模型，提升网络安全防护水平。
