物联网网络流量与安全威胁检测数据集TON-IoTDatasets-medworldmed
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，威胁检测，机器学习，深度学习，网络监控
数据概述： 该数据集包含来自物联网设备网络流量的数据，记录了物联网环境下网络流量的特征和潜在的安全威胁。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2019年到2021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，主要来自家庭，企业和工业环境。
数据维度：数据集包括网络流量的时间戳，源IP地址，目标IP地址，端口，协议类型，数据包大小，流量特征，以及是否为恶意流量的标签信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于物联网网络流量监控和威胁检测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，物联网流量分析，威胁检测和机器学习模型训练等领域。
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：适用于物联网网络安全，流量特征分析和威胁检测等学术研究，如物联网设备的安全漏洞研究，流量异常检测等。
行业应用：可以为物联网设备制造商，网络服务提供商和网络安全公司提供数据支持，特别是在物联网设备的安全监控，威胁检测和防护策略制定方面。
决策支持：支持物联网网络安全防护和策略优化，帮助相关企业制定科学的网络安全措施和应急响应方案。
教育和培训：作为网络安全，物联网和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网络流量分析和威胁检测技术。
此数据集特别适合用于探索物联网网络流量中的异常模式和潜在威胁，帮助用户实现准确的威胁检测和网络安全防护，提升物联网环境的安全性和可靠性。
