yyy999/Unicauca-dataset-April-June-2019-Network-flows

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configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
- split: test
path: data/test-*
dataset_info:
features:
- name: ts
dtype: int64
- name: duration
dtype: int64
- name: src_ip
dtype: int64
- name: src_port
dtype: int64
- name: dst_ip
dtype: int64
- name: dst_port
dtype: int64
- name: proto
dtype: int64
- name: packets
dtype: int64
- name: bytes
dtype: int64
- name: packet_size
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splits:
- name: train
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- name: test
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dataset_size: 216387120
---
# Dataset Card for "Unicauca-dataset-April-June-2019-Network-flows"

[More Information needed](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

配置项：
- 配置名称：默认（default）
数据文件：
- 数据集划分：训练集（train），路径：data/train-*
- 数据集划分：测试集（test），路径：data/test-*
数据集信息：
特征字段：
- 名称：时间戳（ts），数据类型：int64
- 名称：时长（duration），数据类型：int64
- 名称：源IP地址（src_ip），数据类型：int64
- 名称：源端口号（src_port），数据类型：int64
- 名称：目的IP地址（dst_ip），数据类型：int64
- 名称：目的端口号（dst_port），数据类型：int64
- 名称：协议类型（proto），数据类型：int64
- 名称：数据包数量（packets），数据类型：int64
- 名称：传输字节数（bytes），数据类型：int64
- 名称：平均数据包大小（packet_size），数据类型：float64
数据集划分：
- 名称：训练集（train），字节数：173109680，样本数：2163871
- 名称：测试集（test），字节数：43277440，样本数：540968
下载总大小：99801648
数据集总存储大小：216387120

# "Unicauca-dataset-April-June-2019-Network-flows"数据集卡片
[更多信息待补充](https://github.com/huggingface/datasets/blob/main/CONTRIBUTING.md#how-to-contribute-to-the-dataset-cards)

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• 名称: Unicauca-dataset-April-June-2019-Network-flows

数据集配置

• 配置名称: default
• 数据文件:
  • 训练集: data/train-*
  • 测试集: data/test-*

数据集特征

• 特征列表:
  • ts: 数据类型为 int64
  • duration: 数据类型为 int64
  • src_ip: 数据类型为 int64
  • src_port: 数据类型为 int64
  • dst_ip: 数据类型为 int64
  • dst_port: 数据类型为 int64
  • proto: 数据类型为 int64
  • packets: 数据类型为 int64
  • bytes: 数据类型为 int64
  • packet_size: 数据类型为 float64

数据集分割

• 训练集:
  • 样本数: 2163871
  • 字节数: 173109680
• 测试集:
  • 样本数: 540968
  • 字节数: 43277440

数据集大小

• 下载大小: 99801648
• 数据集大小: 216387120

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集记录了2019年4-6月的网络流量数据，包含270万条记录，以parquet格式存储，具有时间戳、IP地址、端口、协议等典型网络流量特征，并已划分为训练集和测试集。