工业物联网IIoT新型攻击检测数据集-erennik

数据来源：互联网公开数据

标签：工业物联网，安全，攻击检测，机器学习，异常检测，网络安全，数据集，物联网

数据概述：该数据集包含工业物联网（IIoT）环境下的网络流量数据，用于新型攻击检测研究。主要特征如下：时间跨度：数据记录的时间范围未知，但包含多种类型的网络攻击模拟。地理范围：数据覆盖模拟的工业物联网环境，例如工厂车间，能源设施等。数据维度：数据集包括网络流量数据包的详细信息，如源IP地址，目标IP地址，端口号，协议类型，数据包大小，时间戳等，以及标记的正常流量和攻击流量（包括新型攻击类型）。数据格式：数据提供为多种格式，例如CSV，PCAP等，方便进行数据分析和处理。来源信息：数据来源于相关研究机构或安全研究人员，用于评估和开发IIoT环境下的攻击检测系统。数据经过预处理，标记了不同类型的攻击。该数据集适合用于网络安全研究，机器学习模型训练，异常检测算法开发等领域，特别是在IIoT环境下的攻击检测和防御方面具有重要价值。

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IIoT网络安全，异常检测，入侵检测等学术研究，如新型攻击的识别，攻击行为分析，安全防御机制研究等。行业应用：可以为工业企业，物联网设备制造商等提供数据支持，特别是在构建安全可靠的IIoT系统，提升网络安全防护能力方面。决策支持：支持IIoT环境下的安全风险评估，安全策略制定，安全产品开发等。教育和培训：作为网络安全，物联网安全等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解IIoT安全威胁和防御技术。此数据集特别适合用于探索IIoT环境下的新型攻击特征，帮助用户实现攻击检测，安全事件响应等目标，提升IIoT系统的安全性和可靠性。