Datové sady pro trénování a testování detektorů pomocí technik strojového učení

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F63839172%3A_____%2F25%3A10133731" target="_blank" >RIV/63839172:_____/25:10133731 - isvavai.cz</a>

Nalezeny alternativní kódy

RIV/68407700:21240/25:00384035

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Datové sady pro trénování a testování detektorů pomocí technik strojového učení

Popis výsledku v původním jazyce

Software Datové sady pro trénování a testování detektorů pomocí technik strojového učení se zaměřuje na tvorbu kvalitních a anotovaných datových sad z reálného síťového provozu pro trénování a testování detekčních modelů využívajících strojové učení. Výsledkem je sada otevřeně dostupných datasetů, dvě podpůrné knihovny v jazyce Python (DataZoo a TSZoo) a webový nástroj Katoda pro katalogizaci a analýzu dat. Řešení zvyšuje efektivitu práce s daty, podporuje reprodukovatelnost experimentů, nachází uplatnění v odborné komunitě a významně přispívá k rozvoji nástrojů pro síťovou bezpečnost.

Název v anglickém jazyce

Datasets for Training and Testing Detectors Using Machine Learning Techniques

Popis výsledku anglicky

Software Datasets for Training and Testing Detectors Using Machine Learning Techniques focuses on the creation of high-quality, annotated datasets derived from real network traffic for the purpose of training and testing detection models based on machine learning. The outcome includes a collection of publicly available datasets, two supporting Python libraries (DataZoo and TSZoo), and a web-based tool called Katoda for data cataloging and analysis. This solution improves the efficiency of data handling, supports experiment reproducibility, finds practical use within the expert community, and significantly contributes to the development of network security tools.

Druh

R - Software

CEP obor

—

OECD FORD obor

20202 - Communication engineering and systems

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)

Rok uplatnění

2025

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Interní identifikační kód produktu

DTSv1.0.0

Technické parametry

Výsledek se sestává ze tří podčástí: * Datové sady * Software usnadňující práci s datovými sadami * Software katalog datových sad obsahující popis jednotlivých sad Odpovědná osoba: doc. Ing. Tomáš Čejka, Ph.D.

Ekonomické parametry

V současné době je výsledek přístupný účastníkům projektu FETA, do budoucna uvažujeme o zveřejnění výsledku pod open source licencí.

IČO vlastníka výsledku

63839172

Název vlastníka

CESNET, zájmové sdružení právnických osob