物联网恶意流量检测数据集IoTMaliciousTrafficDetectionDataset-varsneyasrinivas
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网安全, 恶意流量, 攻击检测, 网络安全, 机器学习, 流量分析, DDoS攻击, DoS攻击
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的物联网（IoT）环境下的网络流量数据，记录了多种网络攻击类型的流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，用于训练和测试网络安全模型。
地理范围：数据来源于模拟的物联网网络环境，不限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，包括协议类型（proto）、源地址（saddr）、源端口（sport）、目标地址（daddr）、目标端口（dport）、数据包序列号（seq）、标准差（stddev）、源IP连接数（N_IN_Conn_P_SrcIP）、最小值（min）、状态数（state_number）、平均值（mean）、目标IP连接数（N_IN_Conn_P_DstIP）、下行速率（drate）、上行速率（srate）、最大值（max）、攻击类型（attack）、攻击类别（category）和攻击子类别（subcategory）等。
数据格式：CSV格式，包含训练集（UNSW_2018_IoT_Botnet_Final_10_best_Training.csv）和测试集（UNSW_2018_IoT_Botnet_Final_10_best_Testing.csv），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于UNSW-NB15数据集，经过预处理和特征提取，用于物联网环境下的恶意流量检测研究。
该数据集适合用于网络安全研究，特别是针对物联网设备的恶意流量检测和分类。
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：适用于网络安全、物联网安全领域的学术研究，如恶意流量特征分析、攻击行为模式识别、异常检测算法评估等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，用于开发和测试入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等安全产品，提升物联网设备的安全性。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助组织更好地应对各种网络攻击威胁。
教育和培训：作为网络安全、物联网安全相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解恶意流量的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索物联网环境下的网络攻击模式，构建和评估基于机器学习的攻击检测模型，从而提高物联网设备的安全性。
