物联网网络流量异常检测数据集IoTNetworkTrafficAnomalyDetection-prathamarora179
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络流量, 异常检测, 机器学习, 数据分析, 安全监测, 特征工程, 流量分析
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，记录了各种网络通信的详细信息，主要用于网络安全和异常行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可用于构建静态或准静态的流量分析模型。
地理范围：数据未明确地域范围，但可用于构建通用的网络流量分析模型。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，如：
no：编号；
idorig_p：源端口；
idresp_p：目的端口；
proto：协议类型；
service：服务类型；
flow_duration：流持续时间；
fwd_pkts_tot：前向数据包总数；
bwd_pkts_tot：后向数据包总数；
fwd_data_pkts_tot：前向数据包总数；
bwd_data_pkts_tot：后向数据包总数；
fwd_pkts_per_sec：前向数据包速率；
bwd_pkts_per_sec：后向数据包速率；
flow_pkts_per_sec：总数据包速率；
down_up_ratio：下行/上行数据包比例；
fwd_header_size_tot：前向头部总大小；
fwd_header_size_min：前向头部最小大小；
fwd_header_size_max：前向头部最大大小；
bwd_header_size_tot：后向头部总大小；
bwd_header_size_min：后向头部最小大小；
bwd_header_size_max：后向头部最大大小；
flow_FIN_flag_count：FIN标志位计数；
flow_SYN_flag_count：SYN标志位计数；
flow_RST_flag_count：RST标志位计数；
fwd_PSH_flag_count：前向PSH标志位计数；
bwd_PSH_flag_count：后向PSH标志位计数；
flow_ACK_flag_count：ACK标志位计数；
fwd_URG_flag_count：前向URG标志位计数；
bwd_URG_flag_count：后向URG标志位计数；
flow_CWR_flag_count：CWR标志位计数；
flow_ECE_flag_count：ECE标志位计数；
fwd_pkts_payloadmin：前向数据包载荷最小值；
fwd_pkts_payloadmax：前向数据包载荷最大值；
fwd_pkts_payloadtot：前向数据包载荷总和；
fwd_pkts_payloadavg：前向数据包载荷平均值；
fwd_pkts_payloadstd：前向数据包载荷标准差；
bwd_pkts_payloadmin：后向数据包载荷最小值；
bwd_pkts_payloadmax：后向数据包载荷最大值；
bwd_pkts_payloadtot：后向数据包载荷总和；
bwd_pkts_payloadavg：后向数据包载荷平均值；
bwd_pkts_payloadstd：后向数据包载荷标准差；
flow_pkts_payloadmin：总数据包载荷最小值；
flow_pkts_payloadmax：总数据包载荷最大值。
数据格式：CSV格式，文件名为IOTcsv，便于数据分析和特征提取。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、安全威胁识别和物联网设备行为分析。
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、DDoS攻击检测等。
行业应用：可用于物联网安全产品的开发，如入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（UBA）等，为企业提供网络安全保障。
决策支持：支持物联网设备安全策略的制定，帮助管理者了解网络流量特征，及时发现潜在的安全风险。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员掌握网络流量分析技能。
此数据集特别适合用于构建基于机器学习的异常检测模型，探索物联网网络流量的内在规律，从而提高网络安全防护能力。
