光州科学技术院 发布 恶意网络流量数据集 数据集, 应用在 网络威胁、入侵检测 领域

光州科学技术院 本次发布的数据集 恶意网络流量数据集, 恶意网络流量数据集是由光州科学技术院的研究团队创建的，旨在通过容器、Kubernetes和eBPF/XDP技术生成满足完全真实性的恶意网络流量。数据集通过模拟多种网络威胁生成，包括DDoS攻击、DoS攻击和暴力破解等，数据量和Tokens数未明确提及。数据集的创建过程利用了先进的网络测试平台，确保了数据的真实性和多样性。该数据集主要应用于机器学习基础的网络入侵检测研究，旨在解决现有数据集难以扩展和无法保证完全真实性的问题。

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