物联网恶意流量攻击检测数据集IoTMaliciousTrafficAttackDetection-shreeyagoggi
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网安全, 恶意流量, 攻击检测, DDoS攻击, DoS攻击, 网络安全, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自UNSW-NB15数据集的物联网（IoT）恶意流量数据，记录了针对物联网设备的网络攻击流量特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但通常用于静态分析和模型训练。
地理范围：数据模拟了物联网环境下的网络流量，不限定特定地理位置。
数据维度：数据集包含多个网络流量特征，包括协议类型（proto）、源IP地址（saddr）、源端口（sport）、目标IP地址（daddr）、目标端口（dport）、以及统计特征如stddev、N_IN_Conn_P_SrcIP、min、mean、N_IN_Conn_P_DstIP、drate、srate、max等，以及攻击类型（attack）、攻击类别（category）、攻击子类别（subcategory）和数据包序列ID（pkSeqID）。
数据格式：CSV格式，文件名为UNSW_2018_IoT_Botnet_Final_10_best_Training.csv，便于数据分析和模型构建。数据经过预处理，可能已进行标准化或特征工程。
该数据集适用于物联网安全研究，特别是恶意流量检测、攻击识别和防御策略评估。
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：适用于物联网安全、网络安全、机器学习等领域的学术研究，如恶意流量检测算法的评估、攻击行为分析等。
行业应用：为物联网安全产品和服务提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统（ABA）的开发和优化。
决策支持：支持安全专家和网络管理员进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全课程的实训数据，帮助学生理解物联网安全威胁，掌握攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索物联网环境下的攻击特征，构建和评估攻击检测模型，提升对物联网设备和网络的保护能力。
