无线体域网WBAN安全研究模拟生成数据集-异常检测与入侵防御-蒙特卡洛模拟-mdshamshuzzoha
数据来源：互联网公开数据
标签：WBAN,无线体域网,安全,异常检测,入侵防御,机器学习,医疗健康,蒙特卡洛模拟,传感器数据,网络攻击
数据概述：
本数据集通过蒙特卡洛模拟生成，旨在解决无线体域网(WBANs)中的关键安全挑战，包括异常检测和入侵防御。数据集专为网络安全领域的机器学习研究而设计，特别适用于对数据保护至关重要的医疗保健环境。
数据集包含两个主要部分：
异常检测数据集：侧重于识别来自WBANs的传感器数据中的异常模式。数据包含心电图(ECG)、血氧饱和度(Spo2)、血压(BP)和体温等指标。
入侵检测数据集：捕获网络层面的攻击，例如未授权访问和欺骗。数据包含IP地址、端口、协议和数据包大小等特征。
数据用途概述：
该数据集旨在帮助研究人员和开发人员创建和测试轻量级机器学习模型，这些模型适用于资源受限的环境，如WBANs。 具体而言，该数据集可用于：
开发和评估异常检测算法，用于识别患者生理数据的异常变化，从而及早发现健康问题。
训练和测试入侵检测系统，以保护WBAN免受网络攻击，确保医疗数据的机密性和完整性。
研究适用于低功耗、低延迟环境的机器学习技术，从而优化WBAN的安全性和性能。
