汽车控制器网络攻击检测数据集AutomotiveControllerNetworkAttackDetectionDataset-haniasiddiqui

数据来源：互联网公开数据

标签：汽车网络安全, 恶意流量检测, 拒绝服务攻击, 模糊测试, RPM攻击, 嵌入式系统, 数据分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自汽车控制器网络的数据，记录了不同类型的网络攻击流量，旨在用于汽车网络安全研究和恶意行为检测。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为用于静态分析的离散数据。地理范围：数据主要模拟汽车控制器网络环境下的流量，不涉及特定地理位置。数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件对应一种攻击类型或正常流量，数据项包含时间戳、CAN报文ID、数据长度和数据内容等。数据格式：CSV格式，包含DoS_dataset.csv、Fuzzy_dataset.csv、RPM_dataset.csv和gear_dataset.csv四个文件，分别代表不同类型的攻击或正常数据。来源信息：数据来源于对汽车控制器网络环境的模拟和攻击注入，用于评估安全防护措施。该数据集已进行数据提取和整理。该数据集适合用于汽车网络安全研究、恶意流量检测、入侵检测系统（IDS）开发以及相关的机器学习模型训练和测试。

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：适用于汽车网络安全、嵌入式系统安全等领域的学术研究，如恶意流量识别、异常检测、攻击行为分析等。行业应用：为汽车制造商、供应商和安全公司提供数据支持，用于开发和测试汽车安全防护系统，如入侵检测系统、防火墙等。决策支持：支持汽车行业安全策略的制定和风险评估，帮助企业提升车辆的网络安全防护能力。教育和培训：作为汽车网络安全、嵌入式系统安全课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解汽车网络安全威胁。此数据集特别适合用于探索不同类型攻击的流量特征，评估安全防护措施的有效性，以及开发基于机器学习的恶意流量检测模型，从而提升汽车网络安全防护水平。