蜜罐网络探测流量数据集

本数据集为面向网络探测组织分类研究构建的物联网仿真蜜罐真实流量数据集，数据来源于基于固件仿真的物联网蜜罐系统，模拟路由器与网络摄像头等设备，采集针对其发起的HTTP协议扫描与探测流量。数据采集时间范围为2024年1月至2024年3月，空间范围覆盖全球，蜜罐部署于公网服务器，捕获来自北美、欧洲、亚洲等多个地区的探测流量，空间精度达到IP地址级别，并关联国家与城市信息。数据内容包括pcap格式网络流量、流量元数据、会话级统计特征、HTTP头部载荷特征以及11类已知探测组织标签。其中，会话基于“源IP、目的IP、协议”三元组及时间阈值进行划分，并计算会话持续时间、请求数量、TCP包数量、包长统计值等10项统计特征，同时提取URI、User-Agent等5项应用层特征，最终构建由15维特征组成的探测模式向量。数值特征在建模前采用归一化处理，非数值特征进行标签编码，使数据可用于机器学习训练。实验环境为Windows 10系统，结合Wireshark与Pyshark进行流量解析。原始流量按日期与小时分目录存储。数据来源于真实网络环境下的持续观测，并结合威胁情报平台进行组织标签标注。该数据集对于探测行为建模、攻击组织归因分析、威胁情报研究以及网络安全防御策略优化具有应用价值。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集通过物联网仿真蜜罐系统采集2024年1月至3月期间的HTTP扫描与探测流量，模拟路由器及摄像头等设备，覆盖全球多个地区。数据包含pcap格式流量、会话统计特征和HTTP载荷特征，并标注了11类已知探测组织标签，可用于探测行为建模与攻击归因分析。