无线传感器网络恶意节点检测数据集WirelessSensorNetworkMaliciousNodeDetectionDataset-thummardharm
数据来源：互联网公开数据
标签：传感器网络，恶意节点检测，网络安全，数据分析，机器学习，异常检测，物联网，安全评估
数据概述：
该数据集包含来自ThummarDharm的研究，记录了无线传感器网络中节点的状态信息，用于识别潜在的恶意节点。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含时间戳信息，可用于时间序列分析。
地理范围：数据集模拟了无线传感器网络的运行环境，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如Node_ID（节点编号），Timestamp（时间戳），IP_Address（IP地址），Packet_Rate（数据包发送速率），Packet_Drop_Rate（数据包丢包率），Packet_Duplication_Rate（数据包重复率），Data_Throughput（数据吞吐量），Signal_Strength（信号强度），SNR（信噪比），Battery_Level（电池电量），Energy_Consumption_Rate（能耗速率），Number_of_Neighbors（邻居节点数量），Route_Request_Frequency（路由请求频率），Route_Reply_Frequency（路由回复频率），Data_Transmission_Frequency（数据发送频率），Data_Reception_Frequency（数据接收频率），Error_Rate（错误率），CPU_Usage（CPU使用率），Memory_Usage（内存使用率），Bandwidth（带宽），以及Is_Malicious（是否为恶意节点，标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为"SensorNetGuard A Dataset for Identifying Malicious Sensor Nodes.csv"，便于数据导入与分析。
来源信息：数据集来源于ThummarDharm的研究，提供了无线传感器网络中节点行为的详细信息，并标注了节点的恶意状态。
该数据集适合用于研究无线传感器网络安全、异常检测、恶意节点识别等领域，并可用于构建和评估机器学习模型。
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：适用于无线传感器网络安全、物联网安全、异常检测等领域的学术研究，如恶意节点行为分析、入侵检测算法评估等。
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，用于开发和测试安全防护系统，如恶意节点检测、入侵防御系统等。
决策支持：支持无线传感器网络管理和维护，帮助管理员识别和隔离恶意节点，保障网络安全。
教育和培训：作为物联网安全、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解无线传感器网络安全问题。
此数据集特别适合用于探索无线传感器网络中节点行为特征与恶意行为之间的关系，帮助用户开发有效的恶意节点检测方法，提高网络安全性。
