英国自动驾驶汽车网络安全数据集AutomatedVehiclesCybersecurityinUKDataset-kalashnikov1405
数据来源：互联网公开数据
标签：自动驾驶，网络安全，数据集，汽车科技，数据分析，风险评估，机器学习，智能交通
数据概述： 该数据集包含来自英国自动驾驶汽车网络安全监测的数据，记录了自动驾驶汽车在运行过程中遇到的网络安全威胁，攻击类型及防护措施。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了英国多个城市和地区的自动驾驶汽车测试和运行场景。
数据维度：数据集包括自动驾驶汽车的型号，操作系统版本，网络连接方式，遇到的网络安全事件类型（如恶意软件，数据篡改，远程控制等），攻击频率，防护措施及效果等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于英国自动驾驶汽车测试项目的公开报告和网络安全监控记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于自动驾驶汽车网络安全研究，风险评估及机器学习模型训练等领域，特别是在网络安全事件检测，防护策略优化等方面具有重要应用价值。
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：适用于自动驾驶汽车网络安全，风险评估等学术研究，如网络安全事件的类型分析，防护措施的效果评估等。
行业应用：可以为自动驾驶汽车制造商，网络安全公司提供数据支持，特别是在网络安全防护，自动驾驶系统优化方面。
决策支持：支持自动驾驶汽车网络安全策略的制定和优化，帮助相关企业制定更有效的防护措施和应急预案。
教育和培训：作为自动驾驶，网络安全及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解自动驾驶汽车的网络安全问题及防护技术。
此数据集特别适合用于探索自动驾驶汽车网络安全的威胁与防护规律，帮助用户实现准确的网络安全风险预测，优化防护策略，提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。
