物联网网络安全入侵检测数据集IoTNetworkIntrusionDetectionDataset-rigzennorbu
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，网络安全，入侵检测，数据集，机器学习，异常检测，数据分析，网络安全防护
数据概述： 该数据集包含来自物联网环境中的网络流量数据，记录了物联网设备在正常和入侵状态下的通信行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个地区的物联网设备，包括家庭，企业和工业环境。
数据维度：数据集包括网络流量特征，如源IP，目标IP，协议类型，数据包大小，连接持续时间，数据传输量等。还包括标签信息，标识数据是否属于正常或入侵行为。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的物联网安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，入侵检测系统开发，机器学习模型训练等领域，特别是在异常行为检测，威胁识别等任务中具有重要价值。
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，网络入侵检测等学术研究，如异常流量分析，入侵行为识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，物联网设备厂商提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发，安全策略优化方面。
决策支持：支持物联网安全防护策略的制定和优化，帮助企业和机构提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解入侵检测技术和网络安全分析方法。
此数据集特别适合用于探索物联网环境下的入侵行为特征与规律，帮助用户实现高效的入侵检测和网络安全防护，为物联网安全研究和技术应用提供数据支持。
