SDN入侵检测数据集，具有4种攻击类型的软件定义网络中的入侵检测，数据包含79个定量和定性特征，其中1个特征代表定性属性，78个特征代表定量属性。这些数据将用于分析目的和检测网络入侵。总的数据被分成几个包含不同类型网络流量的段，其中包含DDoS、XSS入侵、蛮力入侵、SQL注入和贝宁流量的记录。所选数据集包含1188333行对网络入侵和白名单流量的观察，以及79个特征。

计算机网络攻击的手段越来越多样和精细化,很多不法分子利用计算机网络的漏洞和缺陷进行网络攻击,其攻击的隐蔽性极强,并且可以绕过防火墙对计算机进行攻击,因此,在当今计算机网络应用十分普遍的情况下,加强对计算机网络攻击的防范显得非常重要。文章介绍了几种普遍的计算机网络攻击方式,并提出了一些防御方法。

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使用机器学习对服务拒绝服务DoS攻击进行有效检测 该研究项目的目的和目标是使用机器学习检测DoS攻击，该问题将解决以下研究问题：“以有效方式利用机器学习检测拒绝服务攻击并与其他使用的机器学习算法进行比较”。 本研究项目中讨论的DoS攻击类型为UDP泛洪攻击，TCP-SYN攻击和ICMP泛洪攻击。 UDP泛洪攻击是一种DoS攻击，其中向目标服务器或客户端发送了大量的用户数据报协议（UDP）数据包，目的是使设备无法处理和响应请求。 TCP-SYN攻击是一种DoS攻击，攻击者利用TCP-SYN请求与服务器进行的三向握手，攻击者向服务器发送重复的SYN请求，从而使服务器对合法流量不响应。 ICMP泛洪攻击是一种攻击类型，其中目标系统被ICMP回显请求泛洪，这导致正常流量无法访问系统。 本研究项目中讨论的机器学习算法是Logistic回归，决策树，多层感知器，K最近邻和光梯度增强机。 该研究项目强