6G网络切片安全攻击检测数据集-ziya07
数据来源：互联网公开数据
标签：6G网络,网络切片,安全攻击,机器学习,预测模型,网络安全,数据集
数据概述：
本数据集包含合成数据，旨在分析和增强6G网络切片中的安全机制，特别关注基于人工智能的攻击检测和缓解策略。数据涵盖了不同的网络切片配置，包括带宽、延迟和安全机制，以及潜在的攻击类型，如分布式拒绝服务（DDoS）、伪造和窃听。
目标列“Security Status”指示所应用的安全措施是否成功缓解了攻击，为训练预测6G网络安全结果的机器学习模型提供了宝贵的基础。该数据集适合用于网络安全研究、网络安全的机器学习以及6G网络切片配置优化。
关键特征：
- Slice ID：每个网络切片的唯一标识。
- Slice Type：网络切片类型（例如，自治，物联网，超高速）。
- Slice Bandwidth (Mbps)：网络切片的可用带宽。
- Latency (ms)：网络切片内的延迟。
- Packet Loss Rate (%)：传输过程中丢失的数据包的百分比。
- Data Rate (Mbps)：考虑拥塞和损失后的有效数据速率。
- Traffic Load：流量负载水平（例如，低、中、高）。
- Signal Strength：网络切片中的信号强度（例如，弱、中等、强）。
- Network Congestion：网络切片内的拥塞水平。
- Transmission Path：数据传输的路径选择（例如，路径A、路径B、路径C）。
- Security Mechanism：应用的安全措施类型（例如，防火墙、IDS、加密）。
- Attack Type：安全威胁类型（例如，DDoS、伪造、窃听）。
- Attack Detection Time (ms)：检测攻击所需的时间。
- IGJO-SVM Prediction：预测攻击可能性的评分。
- Adjustment Action：基于攻击预测的推荐操作（例如，增加安全性、优化路径、警报管理员）。
- Throughput (Mbps)：在当前网络条件下实现的实际吞吐量。
- Energy Efficiency (J/bit)：传输每个比特数据所消耗的能量。
- Packet Delivery Ratio (%)：成功交付的数据包的百分比。
- End-to-End Delay (ms)：数据从发送者到接收者所花费的总时间。
- Accuracy of Security (%)：应用的安全机制缓解攻击的准确性。
目标列：
- Security Status：二分类，指示所应用的安全机制是否成功缓解了攻击（是/否）。
