物联网网络流量安全分析数据集Bot-IoTDataset-daksh0511
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，网络流量，威胁分析，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自物联网设备的网络流量数据，记录了设备间的通信特征和潜在的安全威胁。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2018年。
地理范围：数据涵盖全球范围内的物联网设备和网络环境。
数据维度：数据集包括网络流量的源IP，目标IP，协议类型，数据包大小，传输速率，连接时长等变量，以及标签化的安全威胁类别（如恶意软件，DDoS攻击等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的物联网安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发及机器学习算法训练等领域，特别是在网络流量分析和异常检测任务中具有重要应用价值。
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：适用于物联网安全威胁识别，网络流量模式分析等研究，如异常流量检测，攻击类型分类等。
行业应用：可以为物联网设备制造商，网络安全提供商等提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发，安全策略优化方面。
决策支持：支持网络安全事件的快速响应和防御策略制定，帮助企业和机构提升网络安全防护能力。
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流量分析和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索物联网环境下的网络流量特征与安全威胁，帮助用户实现高效的安全检测和防御，提升物联网系统的安全性。
