NBA物联网设备安全威胁分类数据集-预处理版-avneets2103
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网,安全,威胁,分类,机器学习,预处理,数据增强,风险评估,网络安全
数据概述：
本数据集为Kaggle上著名的NBAIOT数据集的预处理版本。原始数据集包含复杂的网络流量数据，用于识别物联网设备的安全威胁。该预处理版本旨在简化数据结构，提高数据质量，方便机器学习模型的训练和评估。预处理步骤包括：
- 数据整合： 将原始数据集中的多个文件合并为一个数据框。
- 标签生成： 增加“危险”输出列，用于标识每个网络流量样本的安全状态。
- 数据平衡： 对数据集进行平衡处理，使良性和危险样本的比例相等，以避免模型偏向于多数类。
- 重复数据移除： 清除数据集中的重复样本，确保数据的唯一性。
- 标准化： 使用标准缩放对数据进行标准化处理，消除特征量纲的影响，提高模型性能。
- 主成分分析（PCA）： 通过PCA将数据降维至32个主成分，以减少计算复杂度和噪声，同时保留约99%的原始数据方差。
- 数据集划分： 将数据集划分为训练集、验证集和测试集，采用随机划分的方式，比例为7:3。最终训练集、验证集和测试集的比例约为49:21:30。
数据用途概述：
该数据集适用于物联网设备安全威胁检测、风险评估、机器学习模型训练等多种场景。研究人员可以使用此数据开发和评估用于检测恶意网络流量的机器学习模型，从而提高物联网设备的安全性。该数据集也适用于教学和科研，帮助学习者了解物联网安全威胁的识别方法和实践。
