工业物联网网络流量异常检测数据集IndustrialIoTNetworkTrafficAnomalyDetection-mostafaomar2372
数据来源：互联网公开数据
标签：工业物联网, 网络安全, 流量分析, 异常检测, 机器学习, 数据集, MODBUS, 协议分析
数据概述：
该数据集包含来自工业物联网（IIoT）环境的网络流量数据，记录了不同时间段内设备间的通信情况，旨在用于网络流量分析和异常检测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年8月。
地理范围：数据来源于特定工业物联网测试环境，具体位置未明确说明。
数据维度：数据集包括多个网络流量相关的指标，如起始时间（StartTime）、结束时间（LastTime）、源地址（SrcAddr）、目标地址（DstAddr）、源端口（Sport）、目标端口（Dport）、数据包数量（SrcPkts, DstPkts, TotPkts）、字节数（SrcBytes, DstBytes, TotBytes）、负载（SrcLoad, DstLoad, Load）、速率（SrcRate, DstRate, Rate）、丢包率（SrcLoss, DstLoss, Loss, pLoss）、抖动（SrcJitter, DstJitter）、协议（Proto）、持续时间（Dur）、TCP往返时间（TcpRtt）、空闲时间（IdleTime）以及流量类别（Traffic）和标签（Target）等。
数据格式：CSV格式，文件名为wustl_iiot_2021.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于相关研究或公开数据集，已进行数据清洗和预处理。
该数据集特别适用于工业物联网环境下的网络流量分析、异常检测和安全态势评估。
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、网络流量分析、异常检测等领域的研究，如基于机器学习的异常流量识别、协议分析等。
行业应用：为工业控制系统（ICS）安全、智能制造等行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全态势评估等应用。
决策支持：支持工业物联网环境中的安全风险评估、网络优化和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、工业物联网等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解工业物联网网络流量的特点和异常检测方法。
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行为模式，识别潜在的安全威胁，并构建有效的异常检测模型，以提升工业系统的安全性。
