CTU Hornet 65 Niner: A Network Dataset of Geographically Distributed Low-interaction Honeypots
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F25%3A00380650" target="_blank" >RIV/68407700:21230/25:00380650 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://doi.org/10.1016/j.dib.2024.111261" target="_blank" >https://doi.org/10.1016/j.dib.2024.111261</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2024.111261" target="_blank" >10.1016/j.dib.2024.111261</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
CTU Hornet 65 Niner: A Network Dataset of Geographically Distributed Low-interaction Honeypots
Popis výsledku v původním jazyce
This data article introduces a new network dataset created to help understand how geographical location impacts the quality, type, and amount of incoming network attacks received by honeypots. The dataset consists of 12.4 million network flows collected from nine low-interaction honeypots in nine cities across the world for 65 days, from April 29th to July 1st, 2024. Each low-interaction honeypot was identically configured to capture incoming attacks using a state-of-the-art network flow collector, Zeek. Honeypots were distributed in nine cities: Amsterdam, Bangalore, Frankfurt, London, New York, San Francisco, Singapore, Toronto, and Sydney. The dataset is in JSON format and contains all types of Zeek network flow files, including protocol-specific logs.
Název v anglickém jazyce
CTU Hornet 65 Niner: A Network Dataset of Geographically Distributed Low-interaction Honeypots
Popis výsledku anglicky
This data article introduces a new network dataset created to help understand how geographical location impacts the quality, type, and amount of incoming network attacks received by honeypots. The dataset consists of 12.4 million network flows collected from nine low-interaction honeypots in nine cities across the world for 65 days, from April 29th to July 1st, 2024. Each low-interaction honeypot was identically configured to capture incoming attacks using a state-of-the-art network flow collector, Zeek. Honeypots were distributed in nine cities: Amsterdam, Bangalore, Frankfurt, London, New York, San Francisco, Singapore, Toronto, and Sydney. The dataset is in JSON format and contains all types of Zeek network flow files, including protocol-specific logs.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
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/VJ02010020" target="_blank" >VJ02010020: AI-Dojo: Multiagentní testbed pro výzkum a testování umělé inteligence v kyberbezpečnosti</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
Data in Brief
ISSN
2352-3409
e-ISSN
—
Svazek periodika
58
Číslo periodika v rámci svazku
February
Stát vydavatele periodika
CH - Švýcarská konfederace
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
1-8
Kód UT WoS článku
001398955000001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85214463271