车载网络安全攻击检测数据集VehicleNetworkSecurityAttackDetectionDataset-tusharchauhan1898

数据来源：互联网公开数据

标签：车载网络, 信息安全, 攻击检测, 数据分析, 异常检测, 机器学习, CAN总线, 渗透测试

数据概述：该数据集包含来自车载网络环境的原始数据，记录了不同类型的网络攻击行为和正常数据流。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源于模拟或实验环境，未限定具体地理位置。数据维度：数据集包含多种攻击场景（如DoS攻击、欺骗攻击），以及正常数据。数据以CSV格式存储，分为binary、decimal、hexadecimal三种格式，每种格式下包含多个CSV文件，每个CSV文件包含多个数据列（DATA_0至DATA_7或ID0至ID16, DATA_00至DATA_716等），以及label（攻击类型标签）、category（攻击类别）、specific_class（具体攻击子类）等标签。数据格式：数据以CSV格式提供，方便进行数据分析和模型训练。数据文件按攻击类型和数据格式进行组织，便于针对不同场景进行分析。

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：适用于车载网络安全、异常检测、入侵检测等领域的学术研究，如CAN总线数据分析、攻击行为模式识别、安全协议评估等。行业应用：为汽车行业的信息安全部门提供数据支持，可用于开发和测试车载网络安全防护系统，如入侵检测系统(IDS)、异常检测系统等。决策支持：支持汽车制造商和供应商进行安全风险评估，优化车载网络安全策略，提升车辆安全性能。教育和培训：作为车载网络安全、渗透测试、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解车载网络安全威胁和防御机制。此数据集特别适合用于探索车载网络攻击的特征和规律，构建攻击检测模型，提升车辆的安全性。