关于数据集
概述
该数据集旨在分析网络攻击、地理位置和物联网 (IoT) 设备类型之间的关系。数据收集自多个来源，包括网络安全事件报告、基础设施数据、环境条件和交通网络。该数据集共包含 65,450 条记录，为网络安全研究、智慧城市和人工智能应用提供了宝贵的见解。
数据集列及其描述
- ID
这是分配给数据集中每条记录的唯一标识符。它以整数形式存储，并作为跟踪单个条目的主键。 - 纬度：
此列表示发生网络攻击或物联网设备活动的地理位置的纬度坐标。它以浮点数形式存储，值范围为 -90 到 90。 - 经度
：与纬度类似，此列存储位置的经度坐标。它也是一个浮点数，值范围从 -180 到 180。 - 位置类型：
此字段描述记录网络攻击或物联网设备的位置类型。它以分类字符串形式存储，包括“铁路”、“加油站”、“医院”、“城市边界”和“河流”等值。 - 海拔（米）
此列包含记录位置的海拔高度，以海拔米为单位。它是一个浮点数，通常范围为 0 到 5000 米。 - 人口密度（人/平方公里）
此字段提供指定地点的人口密度，以每平方公里人口数为单位。该字段以整数形式存储，取值范围为 50 至 10,000。 - 温度（°C）
此列记录网络攻击或物联网设备活动发生时的温度，以摄氏度为单位。它以浮点数形式存储，值介于 -30 至 50°C 之间。 - 湿度 (%)
此字段表示事件发生时该位置的相对湿度。它以浮点数形式存储，值范围为 10% 至 100%。 - 降雨量（毫米）
此列记录了指定时间该地点的降雨量，以毫米为单位。它以浮点数形式存储，取值范围为 0 至 300 毫米。 - 基础设施类型
此字段指示事件发生地点的基础设施类型。它以分类字符串形式存储，包括“桥梁”、“污水处理系统”、“水坝”和“电力线”等值。 - 空气质量指数 (AQI)
此列记录攻击或设备活动发生时的空气质量指数 (AQI)。它以整数形式存储，值范围从 0（清洁空气）到 500（危险空气质量）。 - 交通流量（车辆/小时）
此字段提供每小时经过该位置的车辆数量。它以整数形式存储，通常范围为每小时 100 至 5000 辆。 - 公共交通站
此列描述距离活动地点最近的公共交通站。它以分类字符串形式存储，包含“公交车站”、“地铁站”和“无”等值。 - 网络攻击类型
此字段标识在指定位置记录的网络攻击类型。它以分类字符串形式存储，包括“网络钓鱼”、“DDoS”、“恶意软件”、“零日漏洞”和“SQL 注入”等值。 - 物联网设备类别
此列对事件涉及的物联网设备类型进行分类。它以分类字符串的形式存储，包括“智能家居”、“工业物联网”、“智慧城市”、“可穿戴设备”和“医疗保健物联网”等类别。 - 物联网设备类型
此字段提供指定类别中特定物联网设备的更详细分类。它以分类字符串形式存储，包含“智能手表”、“安全摄像头”、“物联网传感器”、“智能电表”和“远程病人监护仪”等值。
该数据集的结构可实现全面的网络安全、地理空间和人工智能驱动的分析，对于网络攻击预防、物联网安全和智能城市规划的研究具有重要价值。
数据集内容：
该数据集包含纬度、经度和海拔等地理信息，有助于识别网络攻击最常发生的区域。此外，它还包含人口数据，可用于分析人口密度如何影响网络威胁。此外，数据集还包含温度、湿度和降雨量等环境因素，有助于深入了解天气状况对物联网安全的影响。
此外，该数据集还包含基础设施相关数据，例如攻击地点的设施类型，包括桥梁、污水处理系统和电力线。此外，数据集还包含空气质量（AQI 指数）和交通流量数据，有助于分析拥堵程度与网络威胁之间的关联。此外，数据集还包含公共交通站点的距离信息，可用于研究与公共交通系统相关的网络安全威胁。
最常见的网络攻击
数据集显示，最常见的网络攻击类型包括零日漏洞、网络钓鱼、DDoS（分布式拒绝服务）、恶意软件和 SQL 注入。这些信息有助于识别反复出现的攻击模式，并了解不同类型的网络威胁如何影响不同的地理位置和基础设施。
目标物联网设备类型
该数据集还提供了不同地区最常用或最易受攻击的物联网设备的洞察。最常见的设备包括智能手表、安全摄像头、工业物联网传感器、智能电表和远程病人监护设备。这些数据可以帮助研究人员和安全分析师了解网络威胁如何影响不同环境中的智能设备。
数据来源：
该数据集汇集了2025年的各种数据来源，包括记录攻击类型和受影响位置的网络安全报告、追踪各行业智能设备使用情况的物联网数据，以及纬度、经度、人口密度、天气状况和基础设施详情等地理空间数据。此外，还整合了交通运输分析数据，以研究网络威胁对智能出行系统的影响。
建议用例：
该数据集对人工智能研究人员、网络安全专业人员和城市规划人员非常有用。潜在的应用包括：
- 分析网络攻击的地理模式以识别高风险区域。
- 研究智慧城市基础设施与网络安全威胁之间的关系。
- 开发人工智能驱动的解决方案来检测隐藏的网络威胁模式。
- 检查环境条件对物联网安全的影响。
- 分析网络威胁如何影响智能交通系统和交通管理。
