CESNET-TLS-Year22: A year-spanning TLS network traffic dataset from backbone lines
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F63839172%3A_____%2F24%3A10133682" target="_blank" >RIV/63839172:_____/24:10133682 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/68407700:21240/24:00377848
Výsledek na webu
<a href="https://www.nature.com/articles/s41597-024-03927-4" target="_blank" >https://www.nature.com/articles/s41597-024-03927-4</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1038/s41597-024-03927-4" target="_blank" >10.1038/s41597-024-03927-4</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
CESNET-TLS-Year22: A year-spanning TLS network traffic dataset from backbone lines
Popis výsledku v původním jazyce
The modern approach for network traffic classification (TC), which is an important part of operating and securing networks, is to use machine learning (ML) models that are able to learn intricate relationships between traffic characteristics and communicating applications. A crucial prerequisite is having representative datasets. However, datasets collected from real production networks are not being published in sufficient numbers. Thus, this paper presents a novel dataset, CESNET-TLS-Year22, that captures the evolution of TLS traffic in an ISP network over a year. The dataset contains 180 web service labels and standard TC features, such as packet sequences. The unique year-long time span enables comprehensive evaluation of TC models and assessment of their robustness in the face of the ever-changing environment of production networks.
Název v anglickém jazyce
CESNET-TLS-Year22: A year-spanning TLS network traffic dataset from backbone lines
Popis výsledku anglicky
The modern approach for network traffic classification (TC), which is an important part of operating and securing networks, is to use machine learning (ML) models that are able to learn intricate relationships between traffic characteristics and communicating applications. A crucial prerequisite is having representative datasets. However, datasets collected from real production networks are not being published in sufficient numbers. Thus, this paper presents a novel dataset, CESNET-TLS-Year22, that captures the evolution of TLS traffic in an ISP network over a year. The dataset contains 180 web service labels and standard TC features, such as packet sequences. The unique year-long time span enables comprehensive evaluation of TC models and assessment of their robustness in the face of the ever-changing environment of production networks.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
20202 - Communication engineering and systems
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/VJ02010024" target="_blank" >VJ02010024: Analýza šifrovaného provozu pomocí síťových toků</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Scientific Data
ISSN
2052-4463
e-ISSN
—
Svazek periodika
2024
Číslo periodika v rámci svazku
11
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
—
Kód UT WoS článku
001339127000010
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85206872047