CICIoT2023:在物联网环境中进行大规模攻击的实时数据集和基准.

科学领域:

• 网络安全 网络安全
• 计算机网络 计算机网络
• 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

• 物联网 (IoT) 正在迅速扩展,并融入交通和医疗保健等关键领域.
• 越来越多的物联网采用在确保高效和安全运营方面带来了重大挑战,包括互操作性,安全漏洞和标准化问题.
• 现有的物联网攻击数据集往往缺乏全面性,无法覆盖广泛的攻击或使用实体设备的广泛网络拓.

研究的目的:

• 提出一套关于物联网 (IoT) 攻击的新而广泛的数据集.
• 为了促进安全分析应用程序的开发和改进,用于现实世界的物联网运营.
• 通过包括更广泛的攻击范围和现实的网络环境来解决现有数据集的局限性.

主要方法:

• 对模拟的物联网网络执行了33次不同的网络攻击.
• 物联网拓包括105个设备,模拟一个现实的操作环境.
• 攻击被分为七种类型:DDoS,DoS,Recon,Web-based,brute force,spoofing和Mirai,恶意物联网设备针对其他设备.

主要成果:

• 一个新的和广泛的物联网攻击数据集已经生成,包括33种攻击类型.
• 该数据集反映了在由105个设备组成的复杂物联网网络中执行的攻击.
• 该数据集包括广泛的攻击载体,对于训练强大的安全系统至关重要.

结论:

• 开发的物联网攻击数据集为推进网络安全研究和开发提供了宝贵的资源.
• 这一数据集可以创建更有效的安全分析工具,能够检测和减轻各种物联网威胁.
• 该数据集在CIC数据集网站上可用,将促进物联网安全方面的创新.