软件定义网络分布式拒绝服务攻击数据集SDN-DDoSDataset-nedernido
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，DDoS攻击，软件定义网络，数据集，机器学习，网络攻击检测，异常检测，数据科学
数据概述： 该数据集包含软件定义网络（SDN）环境下的分布式拒绝服务（DDoS）攻击数据，记录了网络流量特征和攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个SDN实验环境，包括实验室和模拟场景。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖数据包大小、到达时间间隔、源和目标IP地址、协议类型、连接持续时间等变量。还包括攻击标签，标识正常流量和DDoS攻击流量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于SDN实验室的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、DDoS攻击检测、机器学习模型训练等领域，特别是在网络异常检测、攻击识别和防御策略优化方面具有重要应用价值。
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：适用于网络安全、DDoS攻击检测等学术研究，如攻击模式分析、防御机制研究等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在DDoS攻击检测、网络流量分析等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和机构更好地应对DDoS攻击。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络攻击检测和防御技术。
此数据集特别适合用于探索SDN环境下的DDoS攻击特征与规律，帮助用户实现高效的网络攻击检测和防御，提升网络安全防护能力。
