工业物联网安全攻击检测数据集IndustrialIoTSecurityAttackDetectionDataset-nallakaruppan82
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网安全, 攻击检测, 机器学习, 网络流量分析, 边缘计算, 工业控制系统, 异常检测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自工业物联网（IIoT）环境中的网络流量数据，记录了各种网络攻击行为及正常流量模式，旨在用于安全威胁检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，用于训练和评估模型。
地理范围：数据模拟或来源于工业物联网环境，可能涵盖全球范围内的工业设施。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，涵盖ARP、ICMP、HTTP、TCP、UDP、DNS、MQTT等协议，以及Modbus/TCP相关字段。具体字段包括arpopcode、arphwsize、icmpchecksum、icmpseq_le、icmptransmit_timestamp、icmpunused、httpcontent_length、httpresponse、httptls_port、tcpack、tcpchecksum、tcpconnectionfin、tcpconnectionrst、tcpconnectionsyn、tcpconnectionsynack、tcpdstport、tcpflags、tcpflagsack、tcplen、udpport、udpstream、udptime_delta、dnsqry、dnsqryqu、dnsqrytype、dnsretransmission、dnsretransmit_request、dnsretransmit_request_in、mqttconflagcleansess、mqttconflags、mqtthdrflags、mqttlen、mqttmsg_decoded_as、mqttmsgtype、mqttproto_len、mqtttopic_len、mqttver、mbtcplen、mbtcptrans_id、mbtcpunit_id、Attack_label（攻击标签）、Attack_type（攻击类型）。
数据格式：CSV格式，文件名为ML-EdgeIIoT-dataset.csv，方便数据分析和机器学习模型构建。
来源信息：数据来源于IIoT安全研究，经过预处理，包含了标注的攻击类型和标签。
该数据集特别适合用于工业物联网安全研究和边缘计算环境下的入侵检测系统（IDS）开发。
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：适用于工业物联网安全、异常检测、网络流量分析等领域的学术研究，例如攻击行为识别、恶意流量检测、安全态势感知等。
行业应用：为工业控制系统（ICS）和IIoT安全产品提供数据支持，例如入侵检测系统、安全审计系统、安全态势评估等。
决策支持：支持工业企业进行安全风险评估，优化安全策略，提升工业生产环境的安全性。
教育和培训：作为网络安全、物联网安全等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入了解工业物联网安全威胁。
此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的工业物联网攻击检测模型，从而提高工业环境的安全性。
