2020物联网入侵检测数据集-rohitkr9
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，入侵检测，网络安全，机器学习，异常检测，数据集，安全分析，威胁情报
数据概述： 该数据集包含了2020年物联网设备在受到入侵攻击时的网络流量数据，旨在用于入侵检测系统的开发和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据涵盖了模拟物联网设备，如智能家居设备、工业传感器等。
数据维度：数据集包括网络流量数据，包含源IP地址、目标IP地址、端口号、协议类型、数据包大小、时间戳等，以及标注了正常流量和各种攻击流量的标签。
数据格式：数据提供为多种格式，如CSV、PCAP等，方便进行网络流量分析和机器学习模型训练。
来源信息：数据来源于安全研究人员的公开分享，并已进行清洗和标注。
该数据集适合用于网络安全研究、入侵检测系统开发、机器学习模型的训练和评估等领域。
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：适用于网络安全研究，特别是物联网设备的安全威胁分析、入侵检测算法的开发和评估。
行业应用：可以为物联网设备制造商、安全公司等提供数据支持，用于构建和优化入侵检测系统，提高物联网设备的安全性。
决策支持：支持物联网安全策略的制定，帮助相关组织和个人更好地保护物联网设备和网络安全。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测技术和物联网安全风险。
此数据集特别适合用于研究物联网设备中的恶意流量检测，帮助用户构建高效的入侵检测系统，提升物联网环境的安全性。
