物联网设备流量分析数据集NB-BotIoTTrafficAnalysisDataset-dineshmudumala
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，网络安全，数据集，流量分析，机器学习，异常检测，设备监控，数据分析
数据概述： 该数据集记录了物联网设备（IoT）的网络流量数据，主要用于分析设备间的通信模式和异常行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球多个地区的物联网设备网络流量，包括家庭、企业和工业环境。
数据维度：数据集包括设备ID、时间戳、源IP、目标IP、协议类型、数据包大小、流量方向、传输内容等变量。还包含设备类型、操作系统版本等设备相关信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的物联网流量监控系统，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于物联网安全研究、网络流量分析、异常检测和机器学习模型训练等领域，特别是在物联网设备流量监控、入侵检测和异常行为识别等方面具有重要应用价值。
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、网络流量分析及异常检测等研究，如设备流量模式分析、异常流量识别等。
行业应用：可以为物联网设备制造商、网络服务提供商等提供数据支持，特别是在网络安全监控、设备入侵检测等方面。
决策支持：支持物联网设备的流量监控和异常检测，帮助相关领域制定更好的网络安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解物联网流量分析、异常检测技术。
此数据集特别适合用于探索物联网设备流量中的异常行为与安全威胁，帮助用户实现准确的异常检测，提升物联网设备的网络安全防护能力，促进物联网技术的安全发展。
