物联网恶意流量检测数据集IoTMaliciousTrafficDetectionDataset-shiyuxuan2
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络安全, 流量分析, 恶意流量, 异常检测, 机器学习, 数据挖掘, 安全防护
数据概述：
该数据集包含来自物联网环境的流量数据，记录了网络通信的详细信息，用于研究和分析物联网设备中的恶意行为。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。
地理范围：数据来源于物联网环境，未限定具体地理位置。
数据维度：包括多种网络流量特征，如持续时间（duration）、原始字节数（orig_bytes）、响应字节数（resp_bytes）、原始数据包数（orig_pkts）、响应数据包数（resp_pkts）等，以及连接状态（conn_state）和协议类型（proto）等，同时包含流量的标签（label），用于区分良性和恶意流量。
数据格式：CSV格式，文件名为iot23_combinedcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的物联网安全研究项目，已进行特征提取和初步标注。
该数据集适合用于物联网安全领域的研究，以及基于机器学习的恶意流量检测模型的构建。
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、网络安全和机器学习交叉领域的学术研究，如恶意流量检测、异常行为识别、网络攻击溯源等。
行业应用：可以为物联网设备制造商、安全厂商和网络运营商提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）和安全态势感知等方面。
决策支持：支持物联网安全风险评估、安全策略制定和安全事件响应。
教育和培训：作为网络安全、物联网安全、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物联网安全问题。
此数据集特别适合用于探索物联网环境中恶意流量的特征和行为模式，帮助用户构建高效的恶意流量检测模型，提升物联网设备的安全性。
