物联网网络流量攻击检测数据集IoTNetworkTrafficAttackDetectionDataset-pedrofreitas02
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, 数据挖掘, 特征工程, 异常检测
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，记录了不同网络流量的特征，并标注了攻击类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间段内的流量快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为模拟或真实物联网环境下的网络流量。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，包括但不限于：源端口、目的端口、协议类型、服务类型、数据包数量、流量持续时间、数据包速率、标志位统计、有效载荷统计、交互时间统计等。同时，还包含“Attack_type”字段，用于标识流量是否为攻击流量，以及攻击的类型。
数据格式：CSV格式，文件名为RT_IOT2022.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：来源于IoT网络流量捕获与标注，数据已进行特征提取，方便直接用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于物联网网络安全研究，特别是攻击检测、流量分析和异常行为识别。
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、网络流量分析等领域的学术研究，如恶意流量检测、异常行为识别、安全态势感知等。
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，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）等产品的开发与优化。
决策支持：支持物联网环境下的安全风险评估与安全策略制定，帮助用户提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为物联网安全、网络安全课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入了解物联网网络安全。
此数据集特别适合用于探索物联网网络流量的特征，识别潜在的安全威胁，并构建高效的攻击检测模型，从而提高物联网环境的安全性。
