物联网僵尸网络威胁评估系统数据集

物联网僵尸网络威胁评估系统数据集主要面向物联网环境下僵尸网络的检测、分析与预测研究，以及高并发流量监测、C&C通信识别、群落行为建模和全球威胁趋势预警等关键需求建设。数据来源于多源异构环境：包括加拿大新不伦瑞克大学信息安全卓越中心（ISCX）2010年构建的真实物理测试床、广州大学网络空间先进技术研究院自建靶场实验室与多节点蜜罐系统，以及部署于多国的全球流量监测探针。通过融合真实捕获、受控仿真与计算增强等多种方式，该数据集系统性地涵盖了从底层原始流量到高层时序预测的全链条观测内容。主要内容包括：
（1）高并发场景下的网络流嵌入特征、四元组；
（2）Mirai、Gafgyt、Torii、Hakai等主流僵尸家族的原始PCAP通信流量及其C&C交互行为；
（3）基于NetFlow增强的僵尸群落通信与四种物联网攻击类型的CSV结构化记录；
（4）2024年5月内15天聚合的小时级僵尸网络攻击规模时序序列；
（5）2024年5月内同期受控设备规模的时序预测样本。
所有子集均经过严格清洗、脱敏、对齐与标注，采用NumPy、PCAP、CSV、HDF5等格式存储，支持入侵检测、协议识别、图挖掘、时序预测等多类任务。数据总量约21.9GB，为构建细粒度、高鲁棒性、可泛化的僵尸网络防御体系提供了高质量、全标记、多维度的基准资源。