基于用户接入行为认知的主动拦截方案数据集

本数据集主要记录了在DDoS攻击下，恶意用户大量请求的攻击内容数据集以及基于用户接入行为认知的主动拦截攻击内容数据集。其中，攻击内容指的是恶意用户大量请求的非流行内容，这会改变网络中内容流行度的分布。基于用户接入行为认知的主动拦截攻击内容数据集指的是通过生成用户行为的训练集和验证集来训练所设计的拦截算法，以判断每个请求内容的真实性并预测其是否产生攻击。数据集包含了在2种模拟网络拓扑上的测试方案，分别是XC(Xie-complex)拓扑和DFN(German Research Network)拓扑，都包含5种节点类型。其中，XC拓扑包含3个内容提供者、2个合法用户、1个攻击用户、4个核心路由和5个边缘路由。DFN拓扑包含2个内容提供者、16个合法用户、4个攻击用户、14个核心路由和16个边缘路由。在接收到用户请求后，路由节点开始对用户请求包做统计计算，统计内容包括：该时隙内，所有用户请求包的总数、相同内容请求率、相同各个接口请求数量以及边缘路由器的缓存命中变化。在上述场景下，对比了不同攻击强度下所设计的拦截算法的性能，以及对比所设计拦截算法与经典算法LMDA在检测攻击正确率上性能的比较。数据量为71.6MB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了DDoS攻击下恶意用户的请求内容数据，以及基于用户接入行为认知的主动拦截攻击内容数据，用于训练拦截算法以识别请求真实性并预测攻击。数据集包含在XC和DFN两种模拟网络拓扑上的测试方案，对比了不同攻击强度下拦截算法的性能，并与经典算法LMDA进行了检测正确率比较，数据量为71.6MB。