物联网与网络流量静态特征数据集IoTandNetworkTrafficStaticFeatureDataset-mohammednamory
数据来源：互联网公开数据
标签：物联网, 网络安全, 流量分析, 特征工程, 异常检测, 机器学习, 静态数据, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自物联网设备流量以及网络流量的静态特征数据，记录了不同网络环境下的流量统计特征，适用于网络安全分析、异常检测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间段内的静态数据快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了物联网设备和网络流量的典型特征，可推测为通用网络环境。
数据维度：数据集包含两种类型的CSV文件：
iot_static_data.csv：包含针对物联网流量的特定特征，如MI（Mutual Information，互信息）、H（熵）、HH（高阶熵）、HH_jit（高阶熵抖动）、HpHp（高阶熵乘积）等，以及Source（数据源）和Class（类别标签）。
cicids_static_data.csv：包含多种网络流量特征，例如“Destination Port”（目标端口）、“Flow Duration”（流持续时间）、“Total Fwd Packets”（总前向数据包数）、“Total Backward Packets”（总后向数据包数）等，以及各种统计指标。
数据格式：数据以CSV格式提供，易于导入和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究或公开数据集，具体来源信息可能未明确标注。
该数据集适合用于网络流量分析、异常检测、安全威胁识别等领域的研究与应用。
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、流量分析、异常检测等领域的学术研究，如基于流量特征的攻击检测、网络行为分析等。
行业应用：为网络安全公司、物联网设备制造商等提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、异常检测系统、安全态势感知等应用。
决策支持：支持安全管理人员进行风险评估、安全策略制定和优化。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解网络流量特性，掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索网络流量的统计特性，构建流量异常检测模型，并提升网络安全防护能力。
