工业控制系统攻击检测数据集IndustrialControlSystemAttackDetectionDataset-vesk4000
数据来源：互联网公开数据
标签：工业控制系统, 异常检测, 攻击检测, 传感器数据, 时序数据, 机器学习, 故障诊断, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业控制系统（ICS）的传感器数据，记录了系统在正常运行和遭受攻击时的状态。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2015年12月22日。
地理范围：数据模拟工业控制系统环境，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个传感器测量值（如FIT101, LIT101等）以及系统状态标签“Normal/Attack”，用于区分正常运行和攻击状态。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：lab1_train.csv和lab1_test.csv，分别用于训练和测试模型。
来源信息：数据来源于公开的工业控制系统安全研究，已进行原始数据采集和标注。
该数据集适合用于工业控制系统安全研究、异常检测、攻击检测和故障诊断等领域。
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：适用于工业控制系统安全、异常检测和时间序列分析相关的学术研究，如攻击行为识别、入侵检测系统（IDS）研究等。
行业应用：为工业控制系统行业提供数据支持，尤其适用于电力、石油化工、制造业等关键基础设施的安全防护。
决策支持：支持安全管理人员进行风险评估，并优化安全防御策略。
教育和培训：作为工业安全、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解工业控制系统安全问题。
此数据集特别适合用于构建和评估攻击检测模型，帮助用户提高工业控制系统的安全性，防范潜在的恶意攻击。
