数据集概述
本数据集包含一万零五条合成网络流量记录，用于支持软件定义网络（SDN）环境下的网络异常检测研究。数据模拟正常流量与DDoS攻击、端口扫描等多种恶意流量模式，每条记录包含时间、IP地址、端口、协议、连接时长、数据包数量、字节统计及标签等特征。
文件详解
- 文件名称: network_traffic.csv
- 文件格式: CSV (.csv)
- 字段映射:
- time: 流量记录时间
- source_ip_int: 源IP地址（整数形式）
- destination_ip_int: 目的IP地址（整数形式）
- source_port: 源端口号
- destination_port: 目的端口号
- protocol: 协议类型
- duration: 连接时长（秒）
- packet_count: 数据包数量
- bytes_sent: 发送字节数
- bytes_received: 接收字节数
- label: 流量标签（0=正常，1=异常）
- bytes_per_packet: 每数据包字节数
适用场景
- 网络安全研究: 训练和验证基于机器学习的SDN环境异常检测模型
- 算法性能评估: 测试随机森林等算法在不平衡网络流量数据中的分类效果
- 特征工程研究: 探索流量特征（如连接时长、数据包数量）对异常检测的影响
- 网络教学实践: 用于网络安全课程中异常流量识别与分析的教学案例
- SDN安全系统开发: 为SDN环境下自适应异常检测系统提供数据支持
