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UNSW-NB15 (UNSQ-NB15)|网络安全数据集|机器学习数据集

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OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
网络安全
机器学习
下载链接:
https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/UNSW-NB15
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资源简介:
“UNSW-NB 15 数据集的原始网络数据包由新南威尔士大学堪培拉网络靶场实验室的 IXIA PerfectStorm 工具创建,用于生成真实现代正常活动和合成当代攻击行为的混合体。使用了 tcpdump 工具捕获 100 GB 的原始流量(例如,Pcap 文件)。该数据集有九种攻击类型,即 Fuzzers、Analysis、Backdoors、DoS、Exploits、Generic、Reconnaissance、Shellcode 和 Worms。Argus、Bro-IDS 工具使用了 12 种算法,总共生成了 49 个带有类标签的特征。这些特征在 UNSW-NB15_features.csv 文件中进行了描述。总共有 200 万条记录和 540,044 条记录存储在四个 CSV 文件中,即, UNSW-NB15_1.csv、UNSW-NB15_2.csv、UNSW-NB15_3.csv 和 UNSW-NB15_4.csv。地面实况表名为 UNSW-NB15_GT.csv,事件文件列表名为 UNSW-NB15_LIST_EVENTS.csv。来自该数据集的分区被配置为训练集nd 测试集,分别为 UNSW_NB15_training-set.csv 和 UNSW_NB15_testing-set.csv。训练集中的记录数为 175,341 条记录,测试集为 82,332 条记录,来自不同类型,攻击和正常。"
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-05-07
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