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机器学习(预测模型):DDoS攻击检测研究的数据集
机器学习(预测模型):DDoS攻击检测研究的数据集
上传者:
41605937
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上传时间: 2025-05-20 15:39:26
|
文件大小: 19.64MB
|
文件类型: ZIP
机器学习
预测模型
CIC-DDoS2019数据集是由加拿大信息安全研究中心(CIC)发布的用于DDoS攻击检测研究的数据集。该数据集模拟真实网络环境,包含多种DDoS攻击类型,如SYN Flood、UDP Flood等,以及正常网络流量,旨在帮助研究人员开发和评估DDoS攻击检测模型。数据集特点 丰富的攻击类型:涵盖了多种常见的DDoS攻击方式,如SYN Flood、UDP Flood、DrDoS攻击(包括DNS、LDAP、MSSQL等)。 详细的流量特征:使用CICFlowMeter-V3工具生成,包含大量网络流量特征,如数据包长度、传输时长、流持续时间等,为模型训练提供了丰富的数据维度。 大规模数据量:数据集包含大量的网络流量记录,能够为机器学习和深度学习模型提供足够的训练样本。 真实环境模拟:数据集模拟了真实网络环境中的流量模式,有助于开发能够在实际网络中有效工作的检测模型。 数据集结构 数据集以CSV文件形式提供,每行代表一个网络流,列代表不同的特征和标签。特征包括源IP、目的IP、端口号、协议类型、数据包长度等,标签则指示该流量是否为攻击流量以及攻击类型。
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