論文の概要: CESNET-TimeSeries24: Time Series Dataset for Network Traffic Anomaly Detection and Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18874v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 16:10:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-01 08:01:28.137012
• Title: CESNET-TimeSeries24: Time Series Dataset for Network Traffic Anomaly Detection and Forecasting
• Title（参考訳）: CESNET-TimeSeries24: ネットワークトラフィック異常検出と予測のための時系列データセット
• Authors: Josef Koumar, Karel Hynek, Tomáš Čejka, Pavel Šiška,
• Abstract要約: 本書では,ネットワークエンティティの動作の時系列データを構成するデータセットを紹介する。 データセットは、275万のアクティブIPアドレスの40週間のネットワークトラフィックから作成されました。 予測に基づく異常検出アプローチの実践的展開に関する貴重な洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Anomaly detection in network traffic is crucial for maintaining the security of computer networks and identifying malicious activities. One of the primary approaches to anomaly detection are methods based on forecasting. Nevertheless, extensive real-world network datasets for forecasting and anomaly detection techniques are missing, potentially causing performance overestimation of anomaly detection algorithms. This manuscript addresses this gap by introducing a dataset comprising time series data of network entities' behavior, collected from the CESNET3 network. The dataset was created from 40 weeks of network traffic of 275 thousand active IP addresses. The ISP origin of the presented data ensures a high level of variability among network entities, which forms a unique and authentic challenge for forecasting and anomaly detection models. It provides valuable insights into the practical deployment of forecast-based anomaly detection approaches.
• Abstract（参考訳）: ネットワークトラフィックの異常検出は、コンピュータネットワークのセキュリティの維持と悪意のある活動の特定に不可欠である。 異常検出に対する主要なアプローチの1つは、予測に基づく手法である。 それでも、予測と異常検出のための広範な実世界のネットワークデータセットが欠落しており、異常検出アルゴリズムのパフォーマンス過大評価を引き起こす可能性がある。 本論文は,CESNET3ネットワークから収集したネットワークエンティティの行動の時系列データからなるデータセットを導入することで,このギャップに対処する。 データセットは、275万のアクティブIPアドレスの40週間のネットワークトラフィックから作成されました。 提案したデータのISP起源は、ネットワークエンティティ間の高いばらつきを保証し、予測と異常検出モデルに対するユニークで信頼性の高い課題を形成する。 予測に基づく異常検出アプローチの実践的展開に関する貴重な洞察を提供する。

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