物联网网络流量攻击检测数据集IoTNetworkTrafficAttackDetection-riccardobordon
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络安全, 流量分析, 攻击检测, 机器学习, 数据集, DDoS, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自UNB CIC IOT 2023的数据，记录了物联网（IoT）环境下的网络流量特征，并标注了各种类型的攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据数据集命名推测为2023年收集。
地理范围：数据可能来源于模拟或真实的物联网设备网络环境。
数据维度：数据集包括多种网络流量特征，如“flow_duration”（流持续时间）、“Header_Length”（头部长度）、“Protocol Type”（协议类型）、“Rate”（速率）等，以及代表不同攻击类型的“label”（标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为UNB CIC IOT 2023 Dataset_5_percent.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于UNB CIC IOT 2023项目，旨在为物联网安全研究提供数据支持。该数据集已进行预处理和标注，方便直接用于攻击检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于物联网网络流量分析、攻击检测、异常检测等研究和应用。
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、网络安全、机器学习领域的学术研究，如恶意流量检测、异常行为分析、基于流量特征的攻击识别。
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，尤其是在入侵检测系统（IDS）、安全事件响应、威胁情报分析等方面。
决策支持：支持构建和优化物联网安全防护体系，帮助决策者制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解物联网安全问题，并提升实践能力。
此数据集特别适合用于探索物联网网络流量的特征，识别不同类型的攻击，构建高效的攻击检测模型，从而提升物联网环境的安全性。
