物联网恶意流量检测数据集IoTMaliciousTrafficDetectionDataset-ahmedahmimprs

数据来源：互联网公开数据

标签：物联网, 网络安全, 流量分析, 机器学习, 恶意软件, 异常检测, 数据挖掘, 流量特征

数据概述：该数据集包含来自CIC-IoT-2023数据集的流量数据，记录了物联网（IoT）设备在网络中的流量特征，并标注了恶意攻击类型。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，用于模型训练和评估。地理范围：数据来源于模拟的物联网环境，不限定具体地理位置。数据维度：数据集包括多个流量特征，如flow_duration（流持续时间）、Header_Length（头部长度）、Protocol Type（协议类型）、Duration（持续时间）、Rate（速率）等，以及各种协议（HTTP、HTTPS、DNS等）的流量统计，并包含label（标签），用于标识流量是否为恶意流量及其类型。数据格式：CSV格式，包含FinalAllCICIoT2023Ahmim.csv、FinalTrainCICIoT2023Ahmim.csv和FinalTestCICIoT2023Ahmim.csv三个文件，分别对应完整数据集、训练集和测试集，便于模型训练和评估。数据已进行预处理，包含数值型特征和类别型特征。该数据集适合用于物联网环境下的恶意流量检测、异常检测和安全威胁分析。

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、物联网安全、机器学习等领域的学术研究，如恶意流量识别、异常行为检测、安全态势评估等。行业应用：为物联网设备制造商、网络安全公司提供数据支持，用于开发和测试入侵检测系统（IDS）、异常检测系统（ADS）和安全威胁情报平台。决策支持：支持企业和组织进行物联网安全风险评估、安全策略制定和安全事件响应。教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解物联网安全威胁，学习恶意流量检测技术。此数据集特别适合用于探索物联网设备在不同攻击场景下的流量特征，构建和优化恶意流量检测模型，提升物联网环境下的网络安全防护能力。