zk-a2a-iot
收藏资源简介：
zk-a2a-iot 数据集包含代表物联网设备代理在各种智能系统领域中交换消息的合成提示。该数据集专为隐私保护的代理通信研究而设计，旨在在保持消息上下文和实用性的同时，对敏感信息进行编辑。数据集结构包括原始数据集（CSV 文件）和多轮对话数据（jsonl 文件）。原始数据集包含以下字段：原始未编辑的代理消息、提取的敏感值、经过处理的敏感消息、消息所属的物联网领域、零知识证明ID、ZKP验证结果以及基于验证的访问决策。多轮对话数据遵循OpenAI的ChatML格式，分别记录了Agent_0和Agent_1的对话流程。数据集覆盖了多个物联网/智能系统领域，包括智能医疗、智能电网、智能交通、智能农业、智能家居、智能城市、智能基础设施和智能环境。敏感数据被替换为标准化的占位符，如温度、湿度、位置、功率等类别。该数据集可用于评估隐私保护的物联网/边缘通信协议、测试物联网/边缘数据的零知识证明AI系统、研究物联网/边缘领域的代理间通信以及基准测试代理通信的编辑和清理技术。
The zk-a2a-iot dataset consists of synthetic prompts representing messages exchanged by IoT device agents across various smart system domains. This dataset is designed for privacy-preserving agent communication research, aiming to edit sensitive information while retaining message context and utility. The dataset structure includes the raw dataset (CSV files) and multi-turn dialogue data (jsonl files). The raw dataset contains the following fields: raw unedited agent messages, extracted sensitive values, processed sensitive messages, the IoT domain associated with the message, Zero-Knowledge Proof (ZKP) ID, ZKP verification result, and verification-based access decision. The multi-turn dialogue data follows OpenAI's ChatML format, recording the conversation flows of Agent_0 and Agent_1 respectively. The dataset covers multiple IoT/smart system domains, including smart healthcare, smart grid, smart transportation, smart agriculture, smart home, smart city, smart infrastructure, and smart environment. Sensitive data is replaced with standardized placeholders such as temperature, humidity, location, power and other categories. This dataset can be used to evaluate privacy-preserving IoT/edge communication protocols, test zero-knowledge proof AI systems for IoT/edge data, study inter-agent communication in IoT/edge domains, and benchmark editing and cleaning techniques for agent communication.
zk-a2a-iot 数据集概述
数据集基本信息
- 数据集名称: zk-a2a-iot
- 许可证: MIT
- 语言: 英语 (en)
- 数据规模: n<1K
- 配置: 提供三种配置：
default、agent0、agent1
数据集描述
该数据集包含代表在各种智能系统领域中物联网设备代理之间交换消息的合成提示。数据专为隐私保护代理通信研究而设计，其中需要在保持消息上下文和效用的同时，对敏感信息进行编辑。
数据集结构
原始数据集
原始数据集以CSV文件 (data.csv) 提供，包含以下字段：
prompt: 包含敏感数据的原始、未编辑的代理消息inputs: 类型到其提取的敏感值的JSON映射sanitized_prompt: 敏感值被编辑占位符替换后的消息category: 消息的物联网领域proofs: 类型到其零知识证明ID的JSON映射results: 类型到ZKP验证结果的JSON映射actions: 基于证明验证的访问决策 (allow | deny)
Agent_0 多轮对话
Agent_0的多轮对话列表，遵循OpenAI的ChatML格式，以jsonl文件 (agent0_conversations.jsonl) 提供。
对话流程包含：
System Message: 描述agent_0的角色和任务User Message: 包含敏感物联网传感器数据的用户请求Assistant Message: 调用工具生成每个敏感值的证明Tool Message: 包含<类型, 证明ID>对的工具响应Assistant Message: 带有证明清单的编辑后用户请求
Agent_1 多轮对话
Agent_1的多轮对话列表，遵循OpenAI的ChatML格式，以jsonl文件 (agent1_conversations.jsonl) 提供。
对话流程包含：
System Message: 描述agent_0的角色和任务User Message: 带有证明清单的、经过编辑的物联网传感器数据用户请求Assistant Message: 调用工具验证每个证明Tool Message: 包含<类型, 结果>对的工具响应Assistant Message: 基于证明验证结果接受或拒绝用户请求
覆盖领域
数据集涵盖以下物联网/智能系统领域：
- 智能医疗保健: 与患者监护、医疗设备和医院系统相关的消息
- 智能电网: 关于电力分配、发电和电网管理的消息
- 智能交通: 来自车辆、交通系统和交通基础设施的消息
- 智能农业: 来自农业设备、传感器和农业监测系统的消息
- 智能家居: 来自家庭自动化设备和安全系统的消息
- 智慧城市: 来自城市基础设施（如废物管理和停车传感器）的消息
- 智能基础设施: 来自关键基础设施监控（水、公用事业）的消息
- 智能环境: 来自环境监测和气象站的消息
编辑类别
消息中的敏感数据已被标准化的占位符替换。使用的编辑类别如下：
[TEMPERATURE]: 温度读数[HUMIDITY]: 湿度百分比[LOCATION]: 地理坐标[POWER]: 功率/能量读数[BATTERY_LEVEL]: 电池电量百分比[FUEL_LEVEL]: 燃料水平[SENSOR_READING]: 通用传感器值[VALUE]: 通用数值[DEVICE_ID]: 设备标识符[SPEED]: 速度测量值[SOIL_MOISTURE]: 土壤湿度百分比[GRID_LOAD]: 电网负载百分比[FLOW]: 流速[PRESSURE]: 压力读数[CURRENT]: 电流[VOLTAGE]: 电压读数[DISTANCE]: 距离测量值[CHARGE_RATE]: 充电速率
用途
该数据集可用于：
- 评估隐私保护的物联网/边缘通信协议
- 测试用于物联网/边缘数据的零知识证明AI系统
- 研究物联网/边缘领域的代理间通信
- 对代理通信的编辑和清理技术进行基准测试
许可证与引用
该数据集仅供研究目的提供。如果在出版物中使用，请适当引用。
