DDoS攻击检测与缓解数据集-基于Mininet模拟网络环境-mowaissiyal
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS攻击,机器学习,数据集,Mininet,SDN控制器,网络安全,模拟网络,攻击检测,攻击缓解
数据概述：
本数据集专为开发和评估用于检测和缓解分布式拒绝服务（DDoS）攻击的机器学习模型而设计。数据集包含了正常流量和各种类型的DDoS攻击流量，这些流量是通过自定义脚本生成，并在使用Mininet和SDN控制器的模拟网络环境中收集的。这一综合数据集使研究人员和开发人员能够创建和优化能够准确识别和缓解DDoS攻击的模型。
数据集包含以下关键要素：
- 正常流量（benign traffic）：模拟网络环境中的正常网络活动数据。
- DDoS攻击流量：包括多种类型的DDoS攻击，如SYN Flood、ICMP Flood、UDP Flood等，这些攻击数据是通过自定义脚本生成的。
数据来源和生成方法：
数据集中的流量数据通过自定义脚本生成，并在Mininet模拟的网络环境中进行收集。Mininet是一个网络模拟平台，能够在单个物理机器上模拟复杂的网络拓扑结构。SDN控制器用于管理模拟网络中的流量，确保数据收集的准确性和可靠性。
感谢以下资源在数据集创建过程中的贡献：
- devendra416在Kaggle上发布的DDoS数据集：https://www.kaggle.com/datasets/devendra416/ddos-datasets
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习研究、网络安全分析和DDoS攻击检测系统的开发与评估。研究人员可以使用此数据集来训练和测试各种机器学习模型，以提高DDoS攻击检测的准确性和响应速度。开发人员可以利用数据集来评估和优化现有的DDoS缓解策略。此外，数据集也适合用于网络安全教育和培训，帮助学习者理解和掌握DDoS攻击的检测与缓解方法。
更多信息：
有关项目的详细信息和数据生成与收集的方法论，请访问项目GitHub仓库：[项目GitHub链接]
