Hydrogen CPS Digital-Twin IDS Dataset

This dataset contains multivariate time-series measurements representing a hydrogen logistics cyber–physical system that integrates cryogenic storage/transfer operations, SCADA/PLC control, IIoT sensing, fleet logistics telemetry, and cybersecurity network indicators. It is designed to support research on joint cyber intrusion detection and physical safety monitoring under a digital-twin–enabled operating setting, where simulated twin states and real process states may diverge during abnormal events. Each row corresponds to one timestamped observation from a sensor/terminal/tanker context. The dataset includes (i) raw operational signals (pressure, temperatures, flow, vibration), (ii) control and authentication signals from industrial automation, (iii) network/security behavior indicators, (iv) digital-twin synchronization variables, and (v) engineered cross-domain risk indices. The dataset supports both multi-class intrusion classification and continuous leakage severity estimation. File format: CSVTime axis: fixed-interval sampling (see Sampling_Interval)Key identifiers for grouping studies: Terminal_ID (site/client), Tanker_ID (asset), Sensor_Node_ID (device) Targets (labels) Intrusion_Class (multi-class; imbalanced) 0 Normal 1 SCADA valve spoofing 2 Sensor malware 3 PLC firmware intrusion 4 Fleet route hijacking 5 Digital twin tampering Leakage_Rate (regression; kg/hr)Continuous leakage severity signal reflecting cryogenic losses and safety-critical anomalies. Feature description (by category) A) Indexing and entities Timestamp: observation time Terminal_ID: terminal/site identifier (useful as a federated “client”) Tanker_ID: tanker/vehicle identifier Sensor_Node_ID: IIoT sensor node identifier B) Cryogenic tank telemetry (process physics) LH2_Temperature (°C): liquid hydrogen temperature Vapor_Temperature (°C): vapor phase temperature Tank_Pressure (bar): tank pressure reading Pressure_Rise_Rate (bar/min): pressure change rate indicator Boil_Off_Rate (%/hr): boil-off proxy Liquid_Level (%): cryogenic tank fill level Heat_Ingress (proxy units): thermal ingress driver Wall_Stress (MPa): structural stress proxy linked to pressure/vibration Relief_Valve_Status (0/1): relief valve activation indicator Cryo_Pump_Status (0/1): cryogenic pump operational state C) Pipeline and terminal infrastructure (flow dynamics) Pipeline_Pressure (bar): pipeline pressure Flow_Rate (kg/s): hydrogen flow rate Compressor_Load (%): compressor utilization Transfer_Line_Temperature (°C): transfer line temperature Joint_Leakage_Index (%): leakage propensity indicator at joints Flow_Turbulence_Score (score): turbulence/instability indicator Terminal_Throughput (throughput units): terminal processing intensity Pump_Vibration_Level (vibration units): mechanical vibration proxy D) IIoT device telemetry (edge/network health) Sensor_Battery_Level (%): device battery estimate Signal_Strength_RSSI (dBm): radio signal strength Packet_Loss_Rate (%): packet loss indicator Sampling_Interval (minutes): configured sampling rate Edge_Buffer_Load (%): edge buffer utilization Sensor_Calibration_Error (score): calibration drift indicator Device_Tamper_Flag (0/1): device tamper indicator E) SCADA/PLC control and security (automation layer) Valve_Command (categorical): 0 Hold, 1 Open, 2 Close, 3 Partial Command_Source (categorical): 0 Auto, 1 Operator, 2 Remote API Execution_Latency (ms): command execution latency PLC_CPU_Load (%): PLC utilization Firmware_Integrity (0/1): firmware status (1 OK, 0 compromised) Override_Command (0/1): manual override indicator Shutdown_Trigger (0/1): shutdown event indicator Authentication_Status (0/1): authentication verified vs suspicious/failed F) Fleet and logistics telemetry (transport risk) Tanker_GPS_Latitude, Tanker_GPS_Longitude: asset position Route_Deviation_Index (%): route anomaly indicator Transit_Time (hours): travel time estimate Loading_Delay (minutes): loading delay Fleet_Density (count): vehicles in operating region Boil_Off_Transit_Loss (fraction): transit boil-off loss proxy Vibration_Exposure (units): vibration exposure during transit G) Cybersecurity network behavior (IDS signals) Login_Attempts (count) Failed_Logins (count) Access_Time_Anomaly (0/1): abnormal access timing IP_Entropy (score): IP distribution entropy Packet_Size_Variance (bytes² proxy): traffic variability Malware_Flag (0/1) Privilege_Escalation (0/1) Network_Latency_Spike (score): latency anomaly magnitude H) Digital-twin synchronization (twin vs real consistency) Twin_Pressure, Real_Pressure Twin_Temperature, Real_Temperature Twin_Real_Deviation: aggregated deviation between twin and real State_Error_Index: bounded twin-state inconsistency measure Simulated_Valve_Response, Observed_Valve_Response: actuation mismatch signals Twin_Integrity_Score (0–1): estimated twin trust/integrity I) Engineered cross-domain risk features (for learning robustness) Cryo_Instability_Index: cryogenic instability score Leak_Risk_Score: leakage risk composite Cyber_Physical_Risk: fused cyber + physical risk score Valve_Spoofing_Confidence: spoofing likelihood proxy Twin_Tamper_Score: twin tamper likelihood proxy Routing_Risk_Index: transport-side risk composite本数据集包含多变量时间序列测量数据，表征一套集成了低温存储/转运作业、数据采集与监视控制系统（Supervisory Control And Data Acquisition, SCADA）/可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller, PLC）控制、工业物联网（Industrial Internet of Things, IIoT）传感、车队物流遥测以及网络安全网络指标的氢能物流信息物理系统（Cyber-Physical System, CPS）。本数据集旨在支持数字孪生（Digital Twin）赋能的运行场景下，联合网络入侵检测与物理安全监测的研究——该场景中，异常事件发生时，模拟孪生状态与实际过程状态可能出现偏离。 每一行对应一个来自传感器/终端/油罐车场景的带时间戳的观测样本。本数据集包含以下五类数据：(i) 原始作业信号（压力、温度、流量、振动）；(ii) 工业自动化领域的控制与认证信号；(iii) 网络/安全行为指标；(iv) 数字孪生同步变量；(v) 人工构建的跨域风险指数。本数据集可支持多分类入侵分类任务与连续泄漏严重程度估计任务。 文件格式：CSV格式。时间轴：固定间隔采样（详见Sampling_Interval）。用于分组研究的关键标识符：Terminal_ID（站点/客户端）、Tanker_ID（油罐车资产）、Sensor_Node_ID（传感器节点）。 ### 标签（目标变量） 1. **Intrusion_Class（多分类任务，样本不均衡）**： - 0：正常 - 1：SCADA阀门欺骗 - 2：传感器恶意软件感染 - 3：PLC固件入侵 - 4：车队航线劫持 - 5：数字孪生（Digital Twin）篡改 2. **Leakage_Rate（回归任务，单位：kg/hr）**：反映低温损耗与安全关键异常的连续泄漏严重程度信号。 ### 特征分类说明 #### A) 索引与实体类 - Timestamp：观测时间 - Terminal_ID：终端/站点标识符（可作为联邦学习“客户端”使用） - Tanker_ID：油罐车/运输车辆标识符 - Sensor_Node_ID：工业物联网（IIoT）传感器节点标识符 #### B) 低温储罐遥测（过程物理类） - LH2_Temperature（单位：°C）：液态氢温度 - Vapor_Temperature（单位：°C）：气相温度 - Tank_Pressure（单位：bar）：储罐压力读数 - Pressure_Rise_Rate（单位：bar/min）：压力变化率指标 - Boil_Off_Rate（单位：%/hr）：蒸发损耗代理指标 - Liquid_Level（单位：%）：低温储罐充装液位 - Heat_Ingress（单位：代理单位）：热侵入驱动因子 - Wall_Stress（单位：MPa）：与压力/振动相关的结构应力代理指标 - Relief_Valve_Status（0/1）：安全阀激活状态指示器（1为激活，0为未激活） - Cryo_Pump_Status（0/1）：低温泵运行状态指示器 #### C) 管道与终端基础设施（流动动力学类） - Pipeline_Pressure（单位：bar）：管道压力 - Flow_Rate（单位：kg/s）：氢气流量 - Compressor_Load（单位：%）：压缩机负载率 - Transfer_Line_Temperature（单位：°C）：输送管线温度 - Joint_Leakage_Index（单位：%）：管道接头泄漏倾向指标 - Flow_Turbulence_Score（单位：分）：流动湍流/不稳定性指标 - Terminal_Throughput（单位：处理量单位）：终端作业处理强度 - Pump_Vibration_Level（单位：振动单位）：机械振动代理指标 #### D) 工业物联网设备遥测（边缘/网络健康类） - Sensor_Battery_Level（单位：%）：设备电池剩余电量估计值 - Signal_Strength_RSSI（单位：dBm）：无线电信号强度 - Packet_Loss_Rate（单位：%）：数据包丢包率指标 - Sampling_Interval（单位：分钟）：配置的采样间隔 - Edge_Buffer_Load（单位：%）：边缘缓冲区负载率 - Sensor_Calibration_Error（单位：分）：传感器校准漂移指标 - Device_Tamper_Flag（0/1）：设备被篡改状态指示器 #### E) SCADA/PLC控制与安全（自动化层类） - Valve_Command（分类变量）：0=保持（Hold）、1=开启（Open）、2=关闭（Close）、3=部分开启（Partial） - Command_Source（分类变量）：0=自动（Auto）、1=操作员操作（Operator）、2=远程API调用（Remote API） - Execution_Latency（单位：ms）：命令执行延迟 - PLC_CPU_Load（单位：%）：可编程逻辑控制器CPU负载率 - Firmware_Integrity（0/1）：固件状态（1=正常，0=已被篡改/入侵） - Override_Command（0/1）：手动强制干预指示器 - Shutdown_Trigger（0/1）：停机事件触发指示器 - Authentication_Status（0/1）：认证状态（1=验证通过，0=可疑/认证失败） #### F) 车队与物流遥测（运输风险类） - Tanker_GPS_Latitude、Tanker_GPS_Longitude：油罐车资产位置坐标 - Route_Deviation_Index（单位：%）：航线偏离异常指标 - Transit_Time（单位：小时）：运输时长估计值 - Loading_Delay（单位：分钟）：装货延迟时长 - Fleet_Density（单位：台/辆）：作业区域内的车辆数量 - Boil_Off_Transit_Loss（单位：比例）：运输过程中蒸发损耗代理指标 - Vibration_Exposure（单位：单位）：运输过程中的振动暴露量 #### G) 网络安全网络行为（入侵检测系统信号类） - Login_Attempts（单位：次）：登录尝试次数 - Failed_Logins（单位：次）：登录失败次数 - Access_Time_Anomaly（0/1）：访问时间异常指示器 - IP_Entropy（单位：分）：IP地址分布熵值 - Packet_Size_Variance（单位：字节²代理）：网络流量包大小变异程度 - Malware_Flag（0/1）：恶意软件感染指示器 - Privilege_Escalation（0/1）：权限提升事件指示器 - Network_Latency_Spike（单位：分）：网络延迟异常幅度指标 #### H) 数字孪生同步（孪生与实际系统一致性类） - Twin_Pressure、Real_Pressure：数字孪生模拟压力、实际系统压力 - Twin_Temperature、Real_Temperature：数字孪生模拟温度、实际系统温度 - Twin_Real_Deviation：孪生系统与实际系统的总偏差值 - State_Error_Index：有界孪生系统状态不一致性度量指标 - Simulated_Valve_Response、Observed_Valve_Response：阀门驱动响应不匹配信号 - Twin_Integrity_Score（范围：0–1）：数字孪生系统可信性/完整性估计得分 #### I) 人工构建的跨域风险特征（用于提升模型鲁棒性） - Cryo_Instability_Index：低温系统不稳定性得分 - Leak_Risk_Score：泄漏风险综合得分 - Cyber_Physical_Risk：融合网络与物理风险的综合风险得分 - Valve_Spoofing_Confidence：阀门欺骗可能性代理指标 - Twin_Tamper_Score：数字孪生篡改可能性代理指标 - Routing_Risk_Index：运输侧风险综合得分