工业物联网网络流量与入侵检测数据集IndustrialIoTNetworkTrafficandIntrusionDetectionDataset-thuanld
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，网络安全，数据集，入侵检测，机器学习，数据分析，工业控制，网络流量
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，记录了工业控制系统中的通信流量和潜在的网络攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年到2021年。
地理范围：数据涵盖了多个工业生产环境和工业控制系统，包括制造业，能源，交通等行业的网络流量。
数据维度：数据集包括网络流量数据包的特征，如源IP，目标IP，源端口，目标端口，协议类型，数据包大小，传输速率，连接持续时间等。还包括标签数据，标识正常流量和不同类型的网络攻击（如DDoS，端口扫描，恶意软件传播等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的工业物联网安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发，机器学习模型训练等领域的应用，特别是在工业物联网环境下的网络攻击检测和防御。
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：适用于工业物联网网络安全，入侵检测算法开发等学术研究，如网络流量特征分析，攻击模式识别等。
行业应用：可以为工业控制，智能制造等领域提供数据支持，特别是在工业网络安全监测，攻击检测与响应方面。
决策支持：支持工业物联网安全策略的制定和优化，帮助企业和机构提高网络安全性。
教育和培训：作为网络安全，物联网相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业物联网安全，入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索工业物联网环境下的网络攻击特征与检测方法，帮助用户实现高效的网络入侵检测，提升工业控制系统的网络安全防护能力，为工业物联网的安全发展提供数据支持。
