telemetry：网络异常检测的数据集宝藏

telemetry：网络异常检测的数据集宝藏

telemetry Open-source datasets for anyone interested in working with network anomaly based machine learning, data science and research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/telemetry4/telemetry

项目介绍

在当今网络技术迅速发展的时代，网络安全变得愈发重要。异常检测作为网络安全的关键环节，其效果直接关系到网络系统的稳定与安全。telemetry 项目的目标是提供开源的数据集，这些数据集来自真实世界的网络环境，旨在帮助研究人员和开发人员开发、测试和比较基于机器学习的异常检测算法。

telemetry 项目的核心是构建一个公开、共享的数据集，这些数据集对于开发、测试以及比较监督或无监督学习算法在异常检测方面的表现至关重要。长期目标则是系统地扩展这个数据集，包含更复杂的网络事件和异常情况，以更好地模拟现实生活中的网络场景，推动社区在自动化、故障修复以及行为模式识别方面的能力提升。

项目技术分析

telemetry 项目涉及的关键技术主要包括机器学习、数据科学以及网络异常检测。项目所提供的数据集包含了详尽的网络流量信息、事件日志以及设备连接信息。这些数据集不仅有助于研究和分析网络流量模式，还可以用于训练机器学习模型，以识别和预测网络异常。

数据集组成

每个数据集都包括以下几个部分：

• .csv 格式的数据文件
• 头部定义文件，详细说明了每个字段的意义
• 案例文件，记录了事件发生的时间、事件本身以及触发事件的设备信息

文件结构

项目中文件的存储结构如下：

• /topology_description_docs：包含网络拓扑描述、设备连接信息以及设备类型
  • telemetry_topology_maps.pdf：包括逻辑拓扑图、实际连接拓扑图以及设备类型位置图
  • CDP_ground_truth.pdf：提供了网络测试环境下的设备连接情况

项目及技术应用场景

telemetry 项目的应用场景主要集中在网络安全领域，尤其是网络异常检测。以下是一些具体的应用场景：

• 机器学习模型训练：研究人员可以使用这些数据集来训练和优化异常检测模型，从而提高模型的准确性和鲁棒性。
• 算法比较：开发者可以通过在相同的数据集上运行不同的异常检测算法，来比较它们的性能和效率。
• 学术研究：数据集为学术研究提供了丰富的实验素材，有助于推动网络安全领域的研究进展。
• 产品开发：网络安全产品开发人员可以利用这些数据集来测试和优化他们的产品，确保其能够在真实环境中有效工作。

项目特点

telemetry 项目的特点如下：

• 真实性：数据集来源于真实的网络环境，反映了实际网络中的流量和异常模式。
• 多样性：数据集包含了不同规模、不同类型的网络事件，有助于全面测试异常检测算法的性能。
• 开放性：作为一个开源项目，任何人都可以自由使用这些数据集，进行研究和开发。
• 共享性：项目旨在促进知识和技术的共享，通过社区的共同努力，推动网络安全技术的进步。

总结而言，telemetry 项目为网络安全领域的异常检测提供了一个宝贵的数据集资源，无论是对于学术研究还是产品开发，都具有极高的价值。通过使用这些数据集，研究人员和开发者可以更好地理解和应对网络中的异常行为，为构建更安全的网络环境做出贡献。

telemetry Open-source datasets for anyone interested in working with network anomaly based machine learning, data science and research 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/telemetry4/telemetry