智能家居网络攻击检测数据集SmartHomeNetworkAttackDetectionDataset-rayanebodeh
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 智能家居, 攻击检测, 异常检测, 数据分析, 时序数据, 机器学习, 物联网安全
数据概述：
该数据集包含来自智能家居网络环境的流量数据，记录了设备间通信的详细信息，用于识别潜在的网络攻击行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间戳字段，可用于时序分析。
地理范围：数据来自模拟的智能家居网络环境，未限定具体地理位置。
数据维度：包括多个关键字段，如：sourceID（源设备ID）、sourceAddress（源地址）、sourceType（源设备类型）、sourceLocation（源设备位置）、destinationServiceAddress（目标服务地址）、destinationServiceType（目标服务类型）、destinationLocation（目标位置）、accessedNodeAddress（访问节点地址）、accessedNodeType（访问节点类型）、operation（操作类型）、value（操作值）、timestamp（时间戳）、normality（正常/异常标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为attack_detection.csv，便于数据处理和分析。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于智能家居网络安全研究，尤其是异常检测和攻击行为识别。
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：适用于智能家居安全、物联网安全、异常检测等领域的学术研究，如攻击行为模式识别、基于时序数据的异常检测算法研究等。
行业应用：为智能家居设备制造商、安全厂商提供数据支持，用于开发入侵检测系统（IDS）、异常行为分析系统等安全产品。
决策支持：支持智能家居网络安全风险评估、安全策略优化和安全态势感知。
教育和培训：作为网络安全、物联网安全相关课程的实践数据集，帮助学生和研究人员深入理解智能家居安全问题。
此数据集特别适合用于探索智能家居网络中的异常行为模式，构建攻击检测模型，提升智能家居网络的安全性。
