物联网网络流量攻击检测数据集IoTNetworkTrafficAttackDetectionDataset-bendahrassmohammed
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 物联网, 流量分析, 攻击检测, 机器学习, 数据集, 深度学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自物联网（IoT）环境下的网络流量数据，记录了各种网络攻击行为和正常网络通信模式，用于网络安全研究与应用。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据集模拟或捕获了物联网设备在特定网络环境中的流量，未限定具体地域。
数据维度：数据集包括多个与网络流量相关的字段，例如：源IP地址（IPV4_SRC_ADDR）、源端口（L4_SRC_PORT）、目标IP地址（IPV4_DST_ADDR）、目标端口（L4_DST_PORT）、协议类型（PROTOCOL）、应用层协议（L7_PROTO）、流入字节数（IN_BYTES）、流入数据包数（IN_PKTS）、流出字节数（OUT_BYTES）、流出数据包数（OUT_PKTS）等，以及TCP标志位、流量持续时间、TTL值、最大/最小IP包长度、吞吐量、重传字节数，以及攻击类型（Attack）和标签（Label）。
数据格式：CSV格式，文件名为second_part.csv，包含多种网络流量特征，便于进行数据分析和模型训练。数据集中包含了攻击类型（Attack）和标签（Label），可用于分类任务。
该数据集适用于网络流量分析、攻击检测、异常检测等研究，以及构建机器学习模型。
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：适用于网络安全、物联网安全、流量分析、异常检测等领域的学术研究，如基于流量特征的攻击识别、恶意流量检测、网络行为分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品中，可用于构建和评估安全模型，提升检测准确率。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和安全策略制定，帮助提升网络防御能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入了解网络攻击行为和流量特征。
此数据集特别适合用于探索物联网设备网络流量的模式，构建基于流量特征的攻击检测模型，提升对物联网环境下的安全防护能力。
