物联网网络入侵检测数据集IoTNetworkIntrusionDataset2023-chsvinayraj
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网，网络安全，数据集，入侵检测，机器学习，数据分析，网络攻击，安全防护
数据概述： 该数据集包含来自物联网设备网络流量和入侵行为的数据，记录了物联网环境中常见的网络攻击类型和正常网络行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的物联网设备和网络环境，包括家庭、工业、商业等场景。
数据维度：数据集包括网络流量数据、设备日志、入侵事件记录等，涵盖攻击类型、流量特征、设备类型、攻击频率、持续时间等多个变量。数据格式为结构化表格，便于分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的物联网安全研究报告和网络流量分析，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，特别是在异常检测、攻击识别和防御策略优化等技术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：适用于物联网网络安全研究、入侵检测算法开发等学术研究，如新型网络攻击检测、安全漏洞分析等。
行业应用：可以为物联网设备制造商、网络安全公司提供数据支持，特别是在入侵检测系统开发、安全防护策略优化方面。
决策支持：支持物联网网络的安全风险评估和防御策略制定，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物联网安全威胁和入侵检测技术。
此数据集特别适合用于探索物联网环境下的网络攻击规律与趋势，帮助用户实现高效的入侵检测和防御，为物联网安全防护提供数据支持。
