数据集概述
本数据集基于医疗健康监测系统（HMS）测试床生成，包含网络流量与生物测量数据，共16,317个样本（正常9,790个、攻击6,527个），涉及44个特征，以CSV格式存储，用于支持医疗网络实时入侵检测与患者监测研究。
文件详解
- 文件名称: my_data.csv，文件格式: CSV，包含44个特征字段，如Dir（方向）、Flgs（标志）、SrcAddr（源地址）、DstAddr（目的地址）、Sport（源端口）、Dport（目的端口）、SrcBytes（源字节数）、DstBytes（目的字节数）等，记录网络流量与生物测量数据。
- 文件名称: model_evaluation.txt，文件格式: TXT，包含模型评估结果，如Accuracy（准确率）、Classification Report（分类报告）等。
- 文件名称: confusion_matrix.png，文件格式: PNG，混淆矩阵可视化图表。
- 文件名称: precision_recall_curve.png，文件格式: PNG，精确率-召回率曲线可视化图表。
- 文件名称: IoMT.ipynb，文件格式: IPYNB，包含数据预处理、模型训练测试及结果可视化的代码脚本。
- 文件名称: README.md，文件格式: MD，项目说明文档，含模型构建、库依赖等信息。
- 文件名称: LICENSE，文件格式: 无扩展名，CC-BY许可文件。
- 文件名称: DMP IoMT_attack_prediction_system.pdf，文件格式: PDF，项目相关系统说明文档。
数据来源
医疗健康监测系统（HMS）测试床
适用场景
- 医疗网络安全研究: 用于实时入侵检测算法的开发与验证。
- 机器学习模型优化: 针对IoMT攻击预测场景，优化随机森林、梯度提升等混合模型性能。
- 医疗数据隐私保护: 分析医疗网络攻击模式，为患者监测数据安全提供支持。
- 网络流量分析: 基于医疗系统网络流量特征，研究异常行为识别方法。
