边缘计算工业物联网数据集Edge-IIoTSet-98Dataset-nadaalamoodi
数据来源：互联网公开数据
标签：边缘计算，工业物联网，数据集，网络安全，物联网安全，机器学习，智能监控，工业自动化
数据概述：该数据集包含来自工业物联网环境下的数据，记录了边缘计算设备在工业场景中的网络流量和安全事件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球多个工业地区的网络流量数据，主要来自工厂和工业设施。
数据维度：数据集包括网络流量数据、设备状态、传感器数据、攻击事件类型等信息。数据集还提供了详细的标签，用于区分正常流量和攻击流量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个工业合作伙伴的公开数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全、工业物联网安全、边缘计算等领域的研究和应用，特别是在异常检测、入侵检测和安全威胁分析等方面具有重要价值。
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：适用于网络攻击检测、入侵检测系统评估、安全威胁分析等网络安全研究，如恶意软件识别、DDoS攻击检测等。
行业应用：可以为工业制造商和运营商提供数据支持，特别是在网络安全和系统监控方面。
决策支持：支持网络安全策略制定、威胁响应和风险评估。
教育和培训：作为网络安全和工业物联网课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解边缘计算环境下的网络安全技术。
此数据集特别适合用于探索工业物联网环境下的网络流量特征与安全事件规律，帮助用户实现入侵检测、异常流量识别和网络安全威胁分析等目标，为工业物联网的安全性和可靠性提供数据支持。
