物联网设备安全数据集BotIoTDataset-daksh0511
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，安全，数据集，网络攻击，机器学习，智能设备，网络安全，威胁检测
数据概述： 该数据集包含来自物联网设备的网络流量数据，记录了正常和恶意流量，适用于物联网安全分析和机器学习模型训练。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2019年。
地理范围：数据涵盖了多个地区的物联网设备，主要为家庭和企业网络中的设备。
数据维度：数据集包括网络流量特征，涵盖日期，时间，源IP，目的IP，协议类型，端口号，数据包大小，持续时间等变量。还包括恶意流量的标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于物联网设备的安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于物联网设备的安全分析，网络威胁检测及机器学习等领域的应用，尤其在恶意流量识别，异常检测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于物联网设备的安全研究，如恶意流量识别，网络攻击检测等。
行业应用：可以为物联网行业提供数据支持，特别是在网络威胁检测，安全策略制定方面。
决策支持：支持物联网设备的安全管理和威胁检测，帮助相关领域制定更好的安全策略。
教育和培训：作为物联网安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意流量识别，异常检测等技术。
此数据集特别适合用于探索物联网设备安全的规律与趋势，帮助用户实现恶意流量识别，网络威胁检测等目标，提高物联网设备的安全性和可靠性。
