物联网恶意流量检测数据集IoTMaliciousTrafficDetectionDataset-adhamabdo
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络安全, 流量分析, 恶意检测, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 攻击类型
数据概述：
该数据集包含来自RT-IoT2022项目的网络流量数据，记录了物联网设备在受到攻击时的网络交互信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为RT-IoT2022项目采集所得，具有一定的时效性。
地理范围：数据来源于物联网环境，可能涵盖不同类型的物联网设备，但未明确指出具体的地理位置。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如：源端口、目标端口、协议类型、服务类型、流持续时间、前向/后向数据包总数、前向/后向数据包速率、数据包载荷相关统计、交互时间间隔统计、窗口大小等，以及Attack_type（攻击类型）标签。
数据格式：CSV格式，文件名为RT_IOT2022.csv，便于数据分析与处理。
来源信息：数据来源于RT-IoT2022项目，该项目致力于物联网安全研究，提供了用于恶意流量检测的丰富数据。
该数据集适合用于物联网安全领域的流量分析、异常检测和恶意攻击识别研究。
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：适用于物联网安全、网络安全、机器学习等领域的学术研究，如恶意流量检测算法开发、攻击行为分析、安全态势感知等。
行业应用：为物联网设备制造商、网络安全公司提供数据支持，用于入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）的训练和评估，以及物联网安全产品的开发。
决策支持：支持安全管理人员进行风险评估、安全策略制定，以及物联网环境中的安全事件响应。
教育和培训：作为网络安全、物联网安全等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解物联网流量特征、学习恶意流量检测方法。
此数据集特别适合用于探索物联网环境中不同类型攻击的流量特征，构建高效的恶意流量检测模型，提高物联网设备的安全性。
