汽车控制器局域网CAN攻击检测数据集ControllerAreaNetworkCANAttackDetectionDataset-anilyagiz
数据来源：互联网公开数据
标签：CAN总线, 汽车安全, 攻击检测, 恶意流量, 数据分析, 机器学习, 嵌入式系统, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自汽车CAN总线通信的数据，记录了不同类型的攻击流量和正常流量，用于评估和训练CAN总线安全相关的模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟汽车CAN总线环境下的通信行为，不涉及特定地理位置。
数据维度：包括ID、DATA_0至DATA_7（数据字节）、label（攻击/正常标签）、category（攻击类型）和specific_class（具体攻击类别）等字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，文件命名体现了数据来源和攻击类型，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的汽车安全研究，模拟了不同类型的CAN总线攻击。
该数据集适合用于汽车CAN总线安全研究和攻击检测模型的开发。
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：适用于汽车安全、嵌入式系统安全、恶意流量检测等领域的研究，例如CAN总线攻击的特征分析、攻击检测算法的评估等。
行业应用：为汽车制造商和安全厂商提供数据支持，用于CAN总线入侵检测系统（IDS）的开发与测试，以及汽车电子控制单元（ECU）的安全加固。
决策支持：支持汽车安全风险评估和安全策略的制定，帮助提升汽车的整体安全性。
教育和培训：作为汽车安全、嵌入式系统安全等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解CAN总线攻击原理及防御方法。
此数据集特别适合用于探索CAN总线攻击的模式，评估不同攻击检测方法的有效性，从而提高汽车系统的安全性。
