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Updated: Sep 11, 2025
08:15
Data Communication Based on MQTT in a Polymer Extrusion Process
Published on: July 15, 2022
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MQTTEEB-D:一个现实世界的物联网网络安全数据集,用于在MQTT网络中以人工智能为动力的威胁检测
Abderrahmane Aqachtoul1, Khaoula Karam1, Abderrahmane Elamrani1,2
1International University of Rabat, College of Engineering and Architecture, LERMA Lab & TICLab, Sala Al Jadida, Morocco.
Data in brief
|August 11, 2025
概括
本研究介绍了MQTTEEB-D数据集,这是一个用于改进基于MQTT的物联网网络入侵检测的真实资源. 它详细介绍了实时网络攻击和流量数据收集,以加强网络安全防御.
科学领域:
- 网络安全 网络安全
- 物联网 (IoT) 的物联网 (IoT) 的物联网.
- 网络安全 网络安全
背景情况:
- 现有的物联网数据集通常依赖于模拟流量,限制了它们在现实世界中的适用性.
- MQTT是物联网中普遍存在的消息协议,使其安全性成为关键问题.
- 有效的入侵检测系统 (IDS) 需要现实的,多样化的数据集,以便准确的模型培训和验证.
研究的目的:
- 介绍MQTTEEB-D数据集,这是一个新的,现实世界的数据集,用于基于MQTT的物联网网络安全研究.
- 提供基于MQTT的实时网络攻击流量数据的全面集合.
- 促进用于物联网环境的先进AI驱动入侵检测模型的开发和验证.
主要方法:
- 开发MQTTEEB框架和用于数据收集的实验设计.
- 在物联网测试平台上执行各种实时网络攻击 (例如DoS,SlowITe,Brute Force,MQTT发布泛滥).
- 使用PyShark获取数据,然后进行严格的预处理,包括异常值删除,规范化,标准化和类平衡.
主要成果:
- 从实时物联网测试台 (MQTTEEB) 成功生成了MQTTEEB-D数据集.
- 该数据集捕捉了多个现实的网络攻击造成的各种网络流量异常.
- 数据集的多个处理版本可用,包括原始,清理,规范和标准化数据.
结论:
- MQTTEEB-D数据集为推进基于MQTT的物联网网络入侵检测提供了有价值,实用的资源.
- 数据集的真实世界性质和全面的攻击场景使得更强大的AI模型开发成为可能.
- 这项工作有助于加强互联物联网系统对复杂的网络威胁的安全态度.
