工业物联网安全数据集IIoT-sibasispradhan
数据来源：互联网公开数据
标签：工业物联网，安全，数据集，网络安全，异常检测，机器学习，物联网安全，工业控制系统
数据概述： 该数据集由IoTShield项目提供，旨在用于工业物联网（IIoT）环境下的安全研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围跨度未知，但涵盖了IIoT设备和网络在运行中的各种行为。
地理范围：数据模拟了工业物联网环境，可能包括各种工业设备、传感器和网络。
数据维度：数据集包括网络流量数据、设备状态数据、系统日志等，涵盖了正常行为和各种攻击行为，如拒绝服务攻击、恶意代码注入等。
数据格式：数据提供多种格式，包括但不限于CSV、PCAP等，便于进行网络流量分析和安全事件检测。
来源信息：数据来源于IoTShield项目，已进行标准化和清洗，用于模拟和分析工业物联网环境中的安全威胁。
该数据集适合用于网络安全、异常检测、机器学习等领域的研究和应用，特别是在工业物联网安全威胁检测、入侵检测等方面具有重要价值。
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：适用于工业物联网安全、异常检测等学术研究，如恶意行为识别、安全策略评估等。
行业应用：可以为工业控制系统（ICS）提供数据支持，特别是在安全威胁检测、入侵防御等方面。
决策支持：支持工业物联网的安全风险评估，帮助相关领域制定更有效的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全和物联网安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业物联网的安全威胁和防御技术。
此数据集特别适合用于探索工业物联网环境下的安全漏洞和攻击模式，帮助用户实现安全威胁检测、入侵防御等目标，为工业物联网安全提供数据支持。
