数据集概述
本数据集为模拟真实智慧农业物联网（AG-IoT）系统创建的网络流量数据集，包含正常流量及8种攻击类型数据，总计131万条实例，数据量532MB。旨在提升AG-IoT系统安全性，可用于训练入侵检测模型，保护作物健康、天气及土壤条件等农业信息。
文件详解
- 压缩文件夹
- 文件名称：farm-flow.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含两个主目录：Captures（按2022年8-10月分类的网络流量.pcap文件，每5秒分段）、Dataset（含Farm-Flow主数据集及预处理后的二分类/多分类训练测试集，按月份和流量类型分类）
数据来源
论文“Farm-flow dataset: Intrusion detection in smart agriculture based on network flows”
适用场景
- AG-IoT系统入侵检测模型训练: 基于8种攻击类型（ARP欺骗、BotNet DDoS、HTTP Flood等）和正常流量数据，开发高精度入侵检测模型
- 智慧农业网络安全分析: 研究AG-IoT环境下不同攻击类型的流量特征及影响
- 农业物联网流量模式识别: 分析正常与异常网络流量的差异，优化系统安全策略
- 网络安全算法性能评估: 用于测试二分类/多分类入侵检测算法的准确性与效率
