物联网网络流量安全检测数据集IoTNetworkTrafficSecurityDetectionDataset-chsvinayraj
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络安全, 流量分析, 异常检测, 机器学习, 协议分析, 恶意流量, 边缘计算
数据概述：
该数据集包含来自物联网（IoT）环境中的网络流量数据，用于安全检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据文件名“ACI-IoT-2023”推测可能来源于2023年。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但涉及物联网设备产生的网络流量，可能涵盖多种设备类型和网络环境。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件记录了网络流量的详细信息，包括但不限于：协议类型、数据包数量、数据包长度、时间间隔、标志位状态等。具体字段名如“Protocol”、“Flow Duration”、“Total Fwd Packet”、“Label”等，以及“Flow ID”、“Src IP”、“Src Port”、“Dst IP”、“Dst Port”等网络连接相关信息。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：ACI-IoT-2023.csv、cleaned_data2_iotid23.csv和cleaned_data_iotid23.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但文件名暗示了与物联网安全相关的研究或项目。数据集经过了初步的清洗和预处理，包含了用于分类的标签“Label”，用于区分正常流量和异常流量。
该数据集适合用于物联网网络流量分析、安全威胁检测、异常流量识别和机器学习模型训练。
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、网络流量分析、异常检测等领域的学术研究，例如恶意流量识别、入侵检测系统（IDS）评估等。
行业应用：为物联网设备制造商、网络安全厂商提供数据支持，尤其适用于安全监控、威胁情报、安全态势感知等应用。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助其更好地保护物联网设备和网络基础设施。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解物联网网络流量特征和安全威胁。
此数据集特别适合用于探索物联网环境下的网络流量模式，识别潜在的安全威胁，并构建有效的安全防护机制，从而提高物联网系统的安全性和可靠性。
