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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10259/11037

    Título
    Raw Network Traffic Captures for IoT Cyberattack Detection in Fog Computing Environments [Dataset] 
    Autor
    Martínez González, Branly Alberto
    Díez Bermejo, Alejandro
    Pérez Sevilla, Malena
    Rincón Arango, Jaime AndrésAutoridad UBU Orcid
    Urda Muñoz, DanielAutoridad UBU Orcid
    Editorial
    Universidad de Burgos
    Fecha de publicación
    2025-11-04
    DOI
    10.71486/dgza-t550
    Zusammenfassung
    These files consist of raw network packet captures (PCAP format) obtained from controlled laboratory experiments that emulate benign and malicious Internet of Things (IoT) traffic in fog computing environments. The experiments involved resource-constrained edge devices, specifically a Raspberry Pi 4 and a Jetson Nano. Malicious traffic corresponds to Denial-of-Service (DoS) attacks executed from the Jetson Nano against the Raspberry Pi 4 within an isolated local network, while benign traffic reflects typical IoT device behavior, including alert generation, DNS requests, and telemetry or device-management communications (e.g., MQTT updates). All captures were performed under reproducible laboratory conditions and are intended to support research on intrusion detection, IoT network behavior analysis, and the development and training of cybersecurity attack detection models.
    Palabras clave
    IoT
    Cybersecurity
    PCAP
    Network Traffic
    Fog Computing
    Denial-of-Service (DoS)
    Materia
    Redes informáticas-Medidas de seguridad
    Computer networks-Security measures
    Seguridad informática
    Computer security
    URI
    https://hdl.handle.net/10259/11037
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    Documento(s) sujeto(s) a una licencia Creative Commons Atribución 4.0 Internacional
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    Martinez-Raw_Network Traffic_Captures_for_IoT-Dataset_2025.zip
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