系统调用行为异常检测数据集_System_Call_Anomaly_Detection_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：系统安全, 异常检测, 行为分析, 系统调用, 机器学习, 数据挖掘, 安全事件, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自Linux系统环境下的系统调用日志数据，记录了进程在运行过程中产生的系统调用行为，用于异常检测和安全事件分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2016年3月16日至21日共6天内的系统调用事件。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但基于系统日志的通用性，可推断为Linux系统环境下的通用行为。
数据维度：数据集包括“date”（日期）、“time”（时间）、“process_id”（进程ID）、“path”（文件路径）、“system_call”（系统调用号）、“event_id”（事件ID）、“attack_category”（攻击类别）、“attack_sub_category”（攻击子类别）和“label”（标签，0表示正常，1表示异常）等字段，可用于构建分类模型和时间序列分析。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件对应一天的数据，文件名如day1.csv至day6.csv，便于按时间进行数据分割和分析。数据已进行预处理，包含标注好的攻击事件标签。
该数据集特别适合用于系统调用行为分析、异常检测模型的训练和评估，以及安全事件的溯源分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机系统安全、异常检测、入侵检测等领域的研究，如基于系统调用的恶意软件检测、异常行为分析等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等领域中用于构建和优化安全模型。
决策支持：支持安全团队进行安全事件的快速响应和风险评估，帮助企业提升整体安全防御能力。
教育和培训：作为信息安全、计算机科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解系统安全和异常检测。
此数据集特别适合用于探索系统调用行为的模式，构建基于系统调用的异常检测模型，并评估其在识别潜在安全威胁方面的有效性。
