边缘计算物联网安全数据集Edge-IIoTset98Data-nadaalamoodi
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，边缘计算，数据集，网络安全，机器学习，异常检测，工业互联网，数据安全
数据概述： 该数据集来自Edge-IIoTset项目，专注于物联网和边缘计算环境下的网络安全威胁检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确标注，但数据集内容涵盖当前物联网和边缘计算环境下的典型安全场景。
地理范围：数据模拟了全球范围内的物联网和边缘计算应用场景，涉及多种工业和商业环境。
数据维度：数据集包括多种物联网设备和边缘计算节点的网络流量数据，涵盖设备类型、通信协议、数据包特征、流量模式、异常行为等变量。还包括标签化的攻击和正常行为数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于Edge-IIoTset项目，已进行标准化和清洗，适用于网络安全研究和机器学习任务。
该数据集适合用于物联网和边缘计算环境下的网络安全研究、异常检测、机器学习模型训练等领域，特别是在工业互联网和智能设备的安全防护中具有重要应用价值。
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：适用于物联网和边缘计算环境下的网络安全威胁检测、异常行为分析等研究，如网络攻击识别、异常流量检测等。
行业应用：可以为工业互联网、智能设备制造、智能家居等行业提供数据支持，特别是在网络安全防护、设备行为监控等方面。
决策支持：支持物联网和边缘计算环境下的安全策略制定和优化，帮助企业和组织提升网络安全防护水平。
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物联网和边缘计算环境下的安全威胁检测技术。
此数据集特别适合用于探索物联网和边缘计算环境下的安全威胁特征与趋势，帮助用户实现准确的异常检测和安全防护，提升工业互联网和智能设备的网络安全水平。
