工业控制系统攻击检测数据集IndustrialControlSystemAttackDetectionDataset-anilyagiz
数据来源：互联网公开数据
标签：工业控制系统, 网络安全, 攻击检测, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 智能制造, 恶意行为识别
数据概述：
该数据集包含来自工业控制系统（ICS）环境中的网络流量数据，记录了系统运行过程中的正常行为与潜在攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于模拟或分析各类工业控制系统场景。
数据维度：数据集包含多个特征，包括ID、DATA_0至DATA_7（数值型特征）、label（攻击类型标识，包括ATTACK和NORMAL）、category（攻击类别，如SPOOFING等）、specific_class（具体的攻击类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_df_droppedcsv，便于数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于模拟或公开的工业控制系统环境，经过预处理和特征提取，用于攻击检测研究。
该数据集适合用于工业控制系统安全领域的研究，以及基于机器学习的攻击检测模型的开发和评估。
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、恶意行为识别等方面的学术研究，例如基于机器学习的攻击检测算法研究。
行业应用：为工业企业提供数据支持，用于构建和优化入侵检测系统（IDS），提升工业控制系统的安全防护能力。
决策支持：支持安全分析人员进行风险评估和安全策略制定，帮助企业快速响应安全事件。
教育和培训：作为工业控制系统安全课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入了解工业控制系统攻击模式和防御策略。
此数据集特别适合用于探索工业控制系统中的异常行为模式，以及构建有效的攻击检测模型，从而提高工业系统的安全性和可靠性。
