La detección de intrusiones en redes es uno de los principales problemas para garantizar la seguridad de las redes informáticas modernas, las Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) y el Internet de las Cosas (IoT). A fin de desarrollar métodos eficientes de detección de intrusiones en redes, se requieren conjuntos de datos de flujo de red realistas y actualizados. A pesar de varios esfuerzos recientes, todavía existe una falta de conjuntos de datos basados en redes del mundo real que puedan capturar casos modernos de tráfico de red y proporcionar ejemplos de muchos tipos diferentes de ataques e intrusiones en redes. Para aliviar esta necesidad, presentamos LITNET-2020, un nuevo conjunto de datos de referencia de red anotado obtenido de la red académica del mundo real. El conjunto de datos presenta ejemplos del mundo real de tráfico de red normal y bajo ataque. Describimos y analizamos 85 características de flujo de red del conjunto de datos y 12 tipos de ataques. Presentamos el análisis de las características del conjunto de datos utilizando análisis estadístico y métodos de agrupación. Nuestros resultados muestran que el conjunto de características propuesto puede utilizarse de manera efectiva para identificar diferentes clases de ataques en el conjunto de datos. El conjunto de datos de red presentado está disponible de forma gratuita para fines de investigación.