物联网网络入侵检测数据集IoTNetworkIntrusionDetectionDataset-lirick
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络安全, 入侵检测, 流量分析, 机器学习, 数据挖掘, 异常检测, 安全态势感知
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，旨在用于网络入侵检测和安全分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含时间戳信息，可用于分析网络流量随时间的变化。
地理范围：数据来源于模拟或真实的物联网网络环境，未明确指出具体地理位置，但可用于全球范围内的网络安全研究。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：
网络流量特征：源IP地址、源端口、目标IP地址、目标端口、协议类型等。
流量统计特征：数据包数量、字节数、流持续时间等。
时间相关特征：包间到达时间、流间到达时间等。
标志位特征：FIN、SYN、RST等TCP标志位。
标签信息：数据集中包含流量的标签信息，用于区分正常流量和异常流量（如攻击流量）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：IoT Network Intrusion Dataset.csv 和 CiCIoT23.csv，均易于数据分析和建模。数据已进行初步处理，便于直接使用。
该数据集适合用于物联网网络安全、入侵检测系统（IDS）开发和流量分析等领域的研究。
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、机器学习、数据挖掘等领域的学术研究，特别是关于物联网安全、异常检测、恶意流量识别等方向。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）系统的模型训练、测试和评估。
决策支持：支持企业和组织进行网络安全风险评估、安全态势感知，并制定相应的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解网络流量分析和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索物联网设备网络流量的特征，识别潜在的攻击行为，并构建有效的安全防御机制，从而提高物联网环境的安全性。
