车辆网络安全异常检测数据集VehicleNetworkSecurityAnomalyDetectionDataset-rnaveensrinivas
数据来源：互联网公开数据
标签：车辆安全, 网络安全, 异常检测, CAN总线, 机器学习, 数据分析, 交通安全, 深度学习
数据概述：
该数据集包含来自车辆网络通信记录的数据，用于车辆网络安全异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未具体说明，但涵盖了车辆网络通信的典型场景。
数据维度：数据集包含“label”（类别标签，指示通信记录的类型）、“intermediate_representation”（中间表示，描述车辆网络通信的特征）和“Predicted”（预测结果）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Finalcsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于车辆网络通信记录，并已进行预处理和特征提取。
该数据集适合用于车辆网络安全异常检测的研究和应用。
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：适用于车辆网络安全、异常检测和机器学习相关的学术研究，如基于CAN总线的异常流量检测、恶意攻击识别等。
行业应用：可为汽车制造商和安全公司提供数据支持，用于开发车载入侵检测系统（IDS）和安全防护策略。
决策支持：支持车辆安全风险评估和安全措施的制定，助力提升车辆的整体安全性。
教育和培训：作为车辆网络安全、数据分析和机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解车辆网络安全领域。
此数据集特别适合用于探索车辆网络通信中的异常行为模式，帮助用户构建有效的安全防护系统。
