ROSIDS23:用于机器人操作系统的网络入侵检测数据集
Elif Değirmenci1, Yunus Sabri Kırca1, İlker Özçelik2
1Department of Computer Engineering, Eskisehir Osmangazi University, Eskisehir, 26048, Turkey.
Data in brief
|November 29, 2023
概括
ROSIDS23数据集提供了关于机器人操作系统 (ROS) 网络攻击的高保真数据,这对于推进机器人系统安全研究和开发有效的对策至关重要.
科学领域:
- 机器人系统安全 机器人系统安全
- 网络安全 网络安全
- 网络法医学 网络法医学
背景情况:
- 机器人系统的日益集成需要强有力的安全措施.
- 缺乏高可靠性数据集阻碍了机器人系统安全研究.
- 现有的研究往往缺乏针对机器人中间件的网络攻击的全面数据.
研究的目的:
- 介绍ROSIDS23数据集,这是一个针对机器人系统的网络攻击数据的新集合.
- 详细介绍数据集创建和特征提取背后的方法.
- 为提高机器人基础设施安全提供宝贵的资源.
主要方法:
- 在IFARLab-DIH机器人和工厂级实验室环境中收集数据.
- 使用tcpdump从机器人操作系统 (ROS) 中间软件捕获网络流量.
- 使用CICFlowMeter从pcap文件中提取82个流量特征并将其转换为CSV格式.
主要成果:
- ROSIDS23数据集包括来自基于ROS的网络的良性和多样化的攻击流量.
- 功能被提取和格式化,以便在安全研究中更容易使用.
- 该数据集为分析和减轻机器人系统中的网络威胁提供了基础.
结论:
- ROSIDS23数据集对机器人系统安全研究做出了重大贡献.
- 它可以开发和验证先进的安全对策.
- 促进向更具弹性和安全的机器人基础设施的进化.


