物联网设备安全训练测试数据集Train-TestDatasetforBotIoT-majedjaber
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，网络安全，入侵检测，智能设备
数据概述： 该数据集包含来自物联网设备的网络流量数据，用于训练和测试检测恶意流量（BOTNET）的机器学习模型。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：数据涵盖了全球多个地区的物联网设备网络流量。
数据维度：数据集包括网络流量数据，涵盖设备ID，流量类型，协议，端口号，数据包大小，连接次数等变量。还包括正常和异常流量的标记。
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网络流量的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于物联网安全研究，机器学习模型训练及网络入侵检测等领域的应用，尤其在检测恶意流量和保障物联网设备安全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：适用于物联网安全，网络攻击检测，机器学习模型评估等研究，如恶意流量特征提取，攻击模式分析等。
行业应用：可以为网络安全公司，物联网设备制造商等提供数据支持，特别是在恶意流量检测，入侵检测系统优化等方面。
决策支持：支持物联网设备的安全防护策略制定，帮助相关领域提高检测恶意流量的准确性和响应速度。
教育和培训：作为网络安全，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网络攻击检测，机器学习模型训练等技术。
此数据集特别适合用于探索物联网设备安全检测的规律与趋势，帮助用户实现准确的恶意流量检测，提高物联网设备的安全性和可靠性。
