摘要：收录了部署在全球不同地区的云服务器蜜罐所捕获的七天网络攻击流量，旨在研究地理位置对网络攻击来源、数量和行为模式的影响。
数据集概述
收录了部署在全球不同地区的云服务器蜜罐所捕获的七天网络攻击流量，旨在研究地理位置对网络攻击来源、数量和行为模式的影响。数据采集于2021年4月至5月，蜜罐分别部署在阿姆斯特丹、伦敦、法兰克福、旧金山、纽约、新加坡、多伦多和班加罗尔八座城市。
数据结构与关键特征
数据集包含八个地理场景，每个场景对应一台配置完全相同的云服务器。服务器仅开放位于非标准端口的SSH服务，并使用Argus工具记录双向网络流量。数据提供Argus二进制格式、NetFlow v5 CSV格式、包含Argus完整特征的扩展NetFlow CSV格式，以及整合全部内容的完整数据包。
应用价值与研究方向
该数据集适用于网络入侵检测、恶意流量分类、扫描与暴力破解行为识别、攻击来源分析、网络异常检测和威胁情报研究。研究人员还可利用八个城市的同构蜜罐数据比较不同地理区域的攻击频率、攻击类型和流量特征，评估安全模型的跨区域泛化能力，并构建面向全球网络基础设施的智能防御系统。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-640
文件大小：570M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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