物联网网络安全数据集CICIoTDataset2023样本数据集-beyzanurbektas
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，网络安全，数据集，机器学习，入侵检测，智能家居，网络流量分析，威胁识别
数据概述：该数据集包含来自中国科学院智能信息处理重点实验室的2023年物联网网络安全数据，记录了多种物联网设备的网络流量数据，适用于网络安全入侵检测、异常流量识别等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2023年1月到2023年12月。
地理范围：数据涵盖了全球范围内不同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，涵盖时间戳、源IP地址、目标IP地址、源端口、目标端口、协议类型、数据包长度、连接持续时间、字节数等变量。还包括标签数据，标注了流量是否为恶意流量。
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：数据来源于中国科学院智能信息处理重点实验室的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于物联网网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型训练等领域的应用，特别是在异常流量识别、恶意流量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：适用于物联网网络安全入侵检测、流量分析等研究，如异常流量检测算法的评估、攻击模式识别等。
行业应用：可以为智能家居、智能城市等行业提供数据支持，特别是在网络安全防护、威胁检测方面。
决策支持：支持物联网设备的安全管理，帮助相关领域制定更好的网络安全策略。
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入侵检测、异常流量识别等技术。
此数据集特别适合用于探索物联网网络安全的规律与趋势，帮助用户实现准确的入侵检测，优化网络安全防护策略，提高物联网设备的安全性。
