物联网MQTT网络流量DDoS攻击检测数据集IoTMQTTNetworkTrafficDDoSAttackDetectionDataset-adityarajed21b006
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, MQTT, DDoS攻击, 网络安全, 流量分析, 异常检测, 数据集, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自MQTT网络流量的DDoS攻击数据，记录了MQTT协议下的各种网络行为特征，用于DDoS攻击的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为静态数据集使用。
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：包括多个CSV文件，每个文件包含多个字段，如源IP地址（srcIP）、目标IP地址（dstIP）、源端口（srcPort）、目标端口（dstPort）、开始时间（startTime）、结束时间（endTime）、持续时间（duration）、前向/后向数据包计数（fwdPacketsCount, bwdPacketsCount）、主题（topic）、客户端ID（clientID）、用户名（username）等，以及各种统计特征，如吞吐量、窗口大小、包长度等。
数据格式：主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。数据来源于MQTTNetLyzer项目，经过了预处理。
该数据集适合用于物联网安全研究、DDoS攻击检测、流量分析和机器学习模型的训练与评估。
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、网络流量分析、DDoS攻击检测等领域的学术研究，例如基于流量特征的异常检测、攻击行为识别等。
行业应用：为物联网安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、威胁情报分析，并制定相应的防御策略。
教育和培训：作为物联网安全、网络安全分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解MQTT协议下的网络流量特征和DDoS攻击行为。
此数据集特别适合用于研究MQTT协议下的DDoS攻击检测方法，并探索基于流量特征的异常检测模型，帮助用户提升网络安全防护能力。
