物联网设备网络流量异常检测数据集IoTDeviceNetworkTrafficAnomalyDetection-radwahashiesh
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络流量, 异常检测, 机器学习, 安全分析, 数据挖掘, 流量特征, IoTID20
数据概述：
该数据集包含来自物联网（IoT）设备产生的网络流量数据，记录了设备在正常和异常情况下的网络交互行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年7月。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常代表了典型物联网设备的使用场景。
数据维度：数据集包含多个流量特征，如源IP地址、目的IP地址、端口号、协议类型、数据包数量、数据包长度、时间间隔等，共计84个字段，涵盖了网络流量的多个方面，并标注了“Label”（流量类别，如正常或异常）、“Cat”（类别）、“Sub_Cat”（子类别）等标签。
数据格式：CSV格式，文件名为IoTID20.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络安全研究，旨在为物联网安全研究提供数据集。该数据集已进行特征提取和标注，可以直接用于模型训练和评估。
该数据集适合用于物联网设备网络流量分析、异常检测、安全威胁识别等研究和应用。
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：适用于网络安全、物联网安全、机器学习等领域的学术研究，如异常流量检测、恶意行为识别、流量特征分析等。
行业应用：为物联网设备制造商、网络安全公司、安全研究机构提供数据支持，尤其是在物联网设备安全评估、入侵检测系统（IDS）开发、安全策略制定等方面。
决策支持：支持物联网安全领域的决策制定，例如优化网络安全防御体系，提升对物联网设备的威胁感知能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解物联网流量特征、学习异常检测方法。
此数据集特别适合用于探索物联网设备流量的模式和异常行为，帮助用户构建有效的异常检测模型，提升物联网环境的安全性。
