边缘物联网安全检测数据集EdgeIIoTPreprocessedDataset-azizkarimy
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网安全，边缘计算，数据集，网络安全，机器学习，入侵检测，数据预处理，工业互联网
数据概述： 该数据集包含来自边缘物联网环境的安全检测数据，记录了物联网设备在边缘计算场景下的网络流量和潜在攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年至2021年。
地理范围：数据覆盖了多个工业和商业环境中的物联网设备，包括智能家居、工业控制系统等场景。
数据维度：数据集包括网络流量特征、设备类型、协议类型、数据包大小、连接频率、异常行为标签等变量。还包含经过预处理后的标准化数据，便于模型训练和分析。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的物联网安全研究项目，已进行数据清洗和预处理，确保数据质量和一致性。
该数据集适合用于物联网安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型训练等领域，特别是在边缘计算环境下的网络安全防护和异常行为检测任务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：适用于物联网安全、入侵检测、异常行为分析等学术研究，如网络攻击模式识别、安全威胁检测等。
行业应用：可以为工业互联网、智能家居、智慧城市等行业提供数据支持，特别是在边缘设备的安全监控和入侵检测方面。
决策支持：支持物联网安全策略的制定和优化，帮助企业和机构加强网络安全防护能力。
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安全检测技术和方法。
此数据集特别适合用于探索边缘物联网环境下的安全威胁特征与检测方法，帮助用户实现高效的安全检测和防护策略，提升物联网系统的安全性和可靠性。
