云服务器DDoS攻击数据包分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击,网络安全,数据包分析,云服务器,攻击模拟,H2NPayload,机器学习,网络流量
数据概述：
本数据集基于研究人员使用Hammer Master攻击工具对云服务器（IP地址：17.53.44.7）进行的实时DDoS攻击模拟结果生成。 攻击通过Python脚本发起，模拟真实DDoS攻击场景。 数据集包含云服务器接收到的网络数据包，并标注了数据包的类别，分为“正常”和“DDoS”两种。 为了便于数据包分析，研究人员使用了Wireshark和MongoDB数据库，用于记录和存储攻击活动的所有日志。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全研究、DDoS攻击检测、机器学习模型训练等多种场景。 研究人员可以利用此数据包进行DDoS攻击特征分析、网络流量异常检测算法的开发与评估；机器学习工程师可以基于此数据训练和测试DDoS攻击检测模型，提高对恶意流量的识别能力；安全工程师可以利用此数据进行网络安全态势感知，提升对DDoS攻击的防御能力。 此外，该数据集也适用于网络安全教育，帮助学习者理解DDoS攻击的原理和防御方法。
