工业互联网异常流量检测数据集IndustrialInternetofThingsAnomalyTrafficDetectionDataset-lakshinpathak
数据来源：互联网公开数据
标签：IIoT, 网络安全, 流量分析, 异常检测, 工业控制系统, 机器学习, 数据挖掘, 安全事件
数据概述：
该数据集包含来自工业互联网环境中的网络流量数据，记录了不同时间段内的网络连接信息及其相关特征，用于分析和检测潜在的安全威胁。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围集中在2020年1月。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但可推断为工业互联网环境下的网络流量数据。
数据维度：数据集包括日期（Date）、时间戳（Timestamp）、源IP地址（Scr_IP）、源端口（Scr_port）、目的IP地址（Des_IP）、目的端口（Des_port）、协议（Protocol）、服务（Service）、持续时间（Duration）、源字节数（Scr_bytes）、目的字节数（Des_bytes）、连接状态（Conn_state）等多种网络流量特征，以及异常警报（anomaly_alert）和其他系统监控指标，如CPU、内存等的使用情况，以及安全事件相关的指标。
数据格式：CSV格式，文件名为X-IIoTID dataset.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于对工业互联网环境中的网络流量进行捕获和分析，并进行了数据清洗和标注。
该数据集适合用于工业互联网安全、异常流量检测、入侵检测等领域的研究和应用。
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：适用于工业互联网安全、异常检测和流量分析领域的学术研究，例如恶意流量识别、异常行为分析、网络安全事件溯源等。
行业应用：可以为工业控制系统（ICS）安全、智能制造、物联网安全等行业提供数据支持，尤其是在构建入侵检测系统（IDS）、安全态势感知、风险评估等方面。
决策支持：支持企业和组织在工业互联网环境下的安全决策，帮助优化网络安全策略，提高安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、工业控制系统安全等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解工业互联网环境下的安全威胁和防御技术。
此数据集特别适合用于探索工业互联网环境中的流量特征，识别潜在的异常行为和安全威胁，提高对工业控制系统的安全防护水平，实现对工业互联网流量的深度分析和安全监测。
