多模态特征融合与安全决策数据集

整体数据清洗方式：采用三级分层校验清洗机制，一级剔除流量残缺、日志乱码、行为数据缺失的无效原始样本；二级逻辑校验，过滤特征数值越界、安全标签冲突、时序错位、重复冗余数据；三级样本均衡校验，平衡正常访问与各类攻击、异常行为样本分布，规避模型训练偏置；对网络IP、端口、设备信息等敏感数据全量脱敏遮蔽，统一多模态特征指标单位、命名与统计口径，保障跨模态数据兼容可比、模型稳定训练。 2.整体数据加工处理方式：执行标准化全流程加工，第一步完成流量、日志、行为多模态原始数据归集、脱敏与时序对齐；第二步实施单模态特征筛选、降噪、归一化预处理，生成标准化基础特征集；第三步配置差异化融合权重，完成跨模态特征拼接、加权融合、维度优化，构建高阶融合特征库；第四步完成安全风险分级标注与决策动作分类标注，按7:2:1比例划分训练、验证、测试数据集，以批次编码为主键绑定全流程数据，留存完整加工日志，实现全链路溯源。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集面向网络安全态势感知、多模态智能检测及安全辅助决策场景，包含100条经三级分层校验清洗（剔除无效、冲突、失衡样本）和标准化全流程加工（多源数据对齐、特征融合、风险分级标注）后的多模态安全特征数据，按7:2:1划分训练、验证、测试集，支撑跨模态特征融合算法与智能安全决策模型研发。