Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

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%3A10133863" target="_blank" >RIV/63839172:_____/24:10133863 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10608607" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10608607</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.5281/zenodo.10608607" target="_blank" >10.5281/zenodo.10608607</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. CESNET-TLS-Year22 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. CESNET-TLS-Year22 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

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

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