基于SDN网络的DDoS攻击检测数据集-攻击流量与访问行为-无时间限制
数据来源：互联网公开数据
标签：DDoS, SDN, 网络安全, 攻击检测, 流量分析, 访问行为, 机器学习, 数据集
数据概述：
本数据集旨在用于测试和评估基于软件定义网络（SDN）的DDoS（分布式拒绝服务）攻击检测方法。数据集包含了在SDN环境下，模拟DDoS攻击的流量数据和正常访问行为数据，并标注了每个访问是否为恶意行为。数据记录了网络流量的各种特征，例如数据包大小、到达时间间隔、源和目标IP地址、端口号等，以及访问行为的详细信息。数据集的核心在于其“label”字段，该字段明确标识了每个访问是“benign”（良性，即正常访问）还是“malicious”（恶意，即DDoS攻击）。
数据用途概述：
该数据集主要用于网络安全研究和实践，特别是针对SDN环境下的DDoS攻击检测。它可以用于：
- 机器学习模型训练与评估： 研究人员可以使用该数据集训练和测试各种机器学习模型，例如分类器、聚类算法等，以识别和区分DDoS攻击流量和正常流量。
- DDoS检测算法开发： 数据集可用于开发和优化基于SDN的DDoS检测算法，例如基于流量统计、行为分析等方法。
- 网络安全实验与仿真： 安全工程师可以使用该数据集进行网络安全实验，模拟DDoS攻击场景，评估不同防御措施的有效性。
- 教育与培训： 该数据集可用于网络安全教育和培训，帮助学生和从业人员了解DDoS攻击的特征，以及基于SDN的防御机制。
- 性能测试与优化： 评估不同检测算法在不同攻击类型和强度下的性能表现，并进行优化。
