软件定义网络流量异常检测数据集SoftwareDefinedNetworkTrafficAnomalyDetection-mustafa4bdullah
数据来源：互联网公开数据
标签：SDN, 流量分析, 网络安全, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 网络监控, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自软件定义网络（SDN）环境中的流量数据，记录了网络流量的各种特征，用于网络异常检测和性能分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态流量快照或模拟流量。
地理范围：数据源于SDN环境，未限定具体的地理位置。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括数据包计数（pktcount）、字节计数（bytecount）、持续时间（dur）、流量速率（pktrate）、协议类型（Protocol）、端口号（port_no）、发送字节数（tx_bytes）、接收字节数（rx_bytes）以及流量标签（label）等。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_sdn.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于对SDN网络流量的监控与记录，已进行数据标准化处理。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、以及机器学习模型的训练和评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全、网络管理等领域的学术研究，如异常流量识别、恶意攻击检测、网络性能评估等。
行业应用：可以为网络设备制造商、安全服务提供商提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、流量监控系统、网络优化等方面。
决策支持：支持网络管理员进行网络流量监控，优化网络配置，提升网络安全性和运行效率。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉SDN流量分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络流量的特征，构建异常检测模型，以及评估不同检测算法的性能，从而帮助用户提升网络安全防护能力和网络管理水平。
