物联网设备攻击预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网,攻击预测,安全,机器学习,Contiki,模拟数据,恶意攻击,数据分析,安全研究
数据概述：
本数据集基于Contiki Cooja物联网模拟器生成的原始数据，包含了从模拟环境中提取的、用于预测物联网设备遭受攻击的特征。模拟实验涉及了易受攻击和正常节点，目标是预测针对物联网设备的SHA、DFA、SFA、SYA和VNA等多种攻击。
数据集经过预处理和转换，适合用于机器学习分析。特征包括：源节点、目标节点、数据包计数、源节点比例、目标节点比例、源节点持续时间、目标节点持续时间、总数据包持续时间、总数据包长度、源数据包比例、目标数据包比例、DIO消息计数、DIS消息计数、DAO消息计数、其他消息计数和标签。
标签列包含攻击类型，映射如下：1表示SHA攻击，2表示DFA攻击，3表示SFA攻击，4表示SYA攻击，5表示VNA攻击。
数据用途概述：
该数据集可用于开发机器学习模型，以预测物联网设备遭受的攻击。研究人员可以利用此数据进行攻击检测算法的开发和评估；安全工程师可以利用此数据构建物联网安全防护系统；教育工作者可以利用此数据进行安全相关的教学与培训。此外，该数据集也适用于数据分析、模式识别等研究领域。
