物联网设备网络流量攻击检测数据集IoTNetworkTrafficAttackDetectionDataset-primadya021
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网安全, 网络流量分析, 攻击检测, 机器学习, 异常检测, 特征工程, 数据挖掘, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自物联网(IoT)设备产生的网络流量数据，记录了不同类型的网络攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段内的流量快照。
地理范围：未明确标注地理位置，推测为模拟或真实物联网设备环境下的网络流量。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如流持续时间（flow_duration）、报文长度（Header_Length）、协议类型（Protocol Type）、持续时间（Duration）、速率（Rate）、源速率（Srate）、目的速率（Drate）、标志位数量（fin_flag_number, syn_flag_number, rst_flag_number等）、HTTP、HTTPS、DNS、Telnet、SMTP、SSH、IRC、TCP、UDP、DHCP、ARP、ICMP、IPv、LLC等协议相关信息，以及统计特征，如总和（Tot sum）、最小值（Min）、最大值（Max）、平均值（AVG）、标准差（Std）、总大小（Tot size）、包间到达时间（IAT）、数量（Number）、幅值（Magnitue）、半径（Radius）、协方差（Covariance）、方差（Variance）、权重（Weight），以及标签（label）字段用于标识攻击类型。
数据格式：CSV格式，文件名为RUS_32labelIOTAttackscsv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于物联网设备网络流量分析、攻击检测、以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于网络安全、物联网安全、机器学习等领域的研究，例如恶意流量检测、异常行为分析、攻击模式识别等。
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，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等。
决策支持：支持安全专家进行风险评估、安全策略制定，提高物联网环境的安全性。
教育和培训：可作为网络安全、机器学习相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解网络攻击的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索物联网设备网络流量的特征，识别潜在的攻击行为，并构建有效的安全防御机制。
