物联网设备DDoS攻击检测数据集IoTDeviceDDoSAttackDetection-shaymaasorour
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网安全, DDoS攻击, 异常检测, 时间序列分析, 温度数据, 机器学习, 网络安全, 攻击检测
数据概述：
该数据集包含来自物联网（IoT）设备的数据，记录了冰箱的温度变化以及DDoS攻击相关的事件。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年4月。
地理范围：数据未明确指出地理位置，但可推测为物联网设备部署环境。
数据维度：数据集包括时间戳（ts）、日期（date）、时间（time）、冰箱温度（fridge_temperature）、温度状况（temp_condition）、标签（label，1代表DDoS攻击，0代表正常）和攻击类型（type，如ddos）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_Test_IoT.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的物联网安全研究，已进行初步的数据清洗和标注。
该数据集适合用于物联网安全研究、DDoS攻击检测、异常检测和时间序列分析等领域。
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：适用于物联网安全、网络攻击检测相关的学术研究，如DDoS攻击检测算法的评估、异常行为分析等。
行业应用：为物联网设备制造商、安全服务提供商提供数据支持，尤其是在物联网设备安全防护、入侵检测系统（IDS）的开发等方面。
决策支持：支持企业和组织在物联网环境下的安全风险评估、安全策略制定和安全事件响应。
教育和培训：作为物联网安全、机器学习、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生理解DDoS攻击的特点和检测方法。
此数据集特别适合用于探索温度变化与DDoS攻击之间的关联性，帮助用户构建有效的攻击检测模型，提高物联网设备的安全性。
