软件定义网络入侵检测数据集SDNIntrusionDetectionDataset-subhajournal
数据来源：互联网公开数据
标签：软件定义网络，入侵检测，数据集，网络安全，机器学习，异常检测，安全分析，流量分析
数据概述： 该数据集包含了用于软件定义网络（SDN）环境下的入侵检测相关网络流量数据。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为特定时间段，具体时间范围取决于原始数据集的发布。
地理范围： 数据覆盖了模拟的或真实的 SDN 网络环境，具体地理位置取决于原始数据集的创建地点。
数据维度： 数据集包括网络流量的各种特征，如数据包头信息、流统计信息、时间戳、源/目标 IP 地址、端口号、协议类型、数据包大小、数据包间间隔时间等，并标注了正常流量和各种类型的攻击流量。
数据格式： 数据以多种格式提供，如 CSV、PCAP 等，具体格式取决于原始数据集的发布。
来源信息： 数据来源于公开的网络安全研究项目或数据集，已进行数据包捕获、特征提取和标注。
该数据集适合用于网络安全、入侵检测、机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在 SDN 环境下的流量分析、异常检测和攻击识别方面具有重要价值。
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 SDN 环境下的入侵检测算法研究、网络安全态势感知、流量分析等，如基于机器学习的异常检测模型、攻击行为分析等。
行业应用： 可以为网络安全公司、SDN 部署企业等提供数据支持，特别是在网络安全监控、入侵防御系统开发等方面。
决策支持： 支持网络安全管理人员进行安全策略制定、威胁情报分析和安全事件响应。
教育和培训： 作为网络安全、SDN 和机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络安全技术和入侵检测方法。
此数据集特别适合用于探索 SDN 环境下的网络流量特征和攻击行为模式，帮助用户实现攻击检测、安全威胁评估和安全防御策略优化等目标，促进 SDN 环境下网络安全技术的进步。
