物联网恶意流量检测数据集IoTMaliciousTrafficDetectionDataset-nigosolutions
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络安全, 恶意流量, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 流量分析, 攻击检测
数据概述：
该数据集包含来自物联网设备网络流量的数据，记录了正常流量与恶意流量的详细特征，旨在用于构建和评估物联网环境下的安全检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，用于模型训练与测试。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测为模拟或真实物联网环境下的网络流量。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件都包含42个特征字段，如Mean, Sport, Dport, SrcPkts, DstBytes, Load, Rate, Loss, Jitter, Proto, Dur, Traffic, Target等，涵盖了网络流量的统计、协议、时序等多个维度。其中，Traffic字段标识了流量的类型，Target字段则标明了流量是否为恶意流量（1代表恶意，0代表正常）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含all_data.csv、all_malicious.csv、all_normal.csv和wustl_iiot_2021.csv四个文件，方便数据读取、处理和分析。数据已进行预处理，可直接用于模型训练。
该数据集适合用于物联网安全领域的流量分析、异常检测、攻击识别等研究和应用。
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、异常检测等领域的研究，例如恶意流量检测算法的开发与评估，基于流量特征的攻击行为分析等。
行业应用：可以为物联网设备制造商、网络安全厂商提供数据支持，用于构建物联网安全解决方案，如入侵检测系统（IDS）、异常行为检测系统（ABDS）等。
决策支持：支持物联网安全风险评估、安全策略制定和安全态势感知。
教育和培训：可以作为网络安全、物联网安全等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员理解和掌握恶意流量检测技术。
此数据集特别适合用于研究物联网环境中的恶意流量特征，建立有效的检测模型，从而提高物联网设备的安全性，降低安全风险。
