工业控制系统安全状态监测数据集IndustrialControlSystemSecurityStatusMonitoringDataset-huahuabaqi
数据来源：互联网公开数据
标签：工业控制系统, 状态监测, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 安全评估, 传感器数据, 过程控制
数据概述：
该数据集包含来自模拟工业控制系统（ICS）的数据，记录了系统运行过程中的各种传感器读数和状态信息，用于评估和分析ICS的安全性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可视为连续时间序列数据。
地理范围：数据模拟了工业控制系统的运行状态，不涉及特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个数值型特征，代表了ICS中各传感器和控制单元的实时数据，以及用于标记系统状态的标签。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：swat_no_time_header.csv、swat_train.csv和swat_test.csv。其中，swat_train.csv和swat_test.csv分别用于训练和测试模型，swat_no_time_header.csv可能包含无时间戳的原始数据，用于数据预处理和特征工程。
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：适用于工业控制系统安全、异常检测、故障诊断等领域的学术研究，如基于机器学习的异常检测算法研究、安全态势评估等。
行业应用：为工业控制系统安全领域提供数据支持，特别是在安全态势感知、入侵检测、风险评估等方面。
决策支持：支持工业企业优化控制系统安全防护策略，提高系统稳定性和安全性。
教育和培训：作为工业控制系统安全课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解系统安全和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索工业控制系统运行状态的规律，以及构建和评估异常检测模型，从而提高对潜在安全威胁的识别能力。
