用户行为异常检测数据集UserBehaviorAnomalyDetection-taurusilver

数据来源：互联网公开数据

标签：用户行为, 异常检测, CPU使用率, 内存使用率, 运行时间, 恶意用户识别, 数据分析, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自互联网用户活动的数据，记录了用户在使用系统时的CPU使用率、内存使用率、运行时间等指标，用于识别潜在的恶意用户或异常行为。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为一段时间内用户活动快照。地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球互联网用户行为的泛化表示。数据维度：包括用户ID（id）、CPU使用率（CPU Usage）、内存使用率（Memory Usage）、运行时间（Running Time）和是否为正常用户（Normal User）五个字段。数据格式：CSV格式，包含global_internet_users_activity.csv和shopping_baba_users_activity.csv两个文件，便于数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开的互联网用户行为数据集，已进行匿名化处理。该数据集适合用于用户行为分析、异常检测、恶意用户识别等领域，并可用于构建机器学习模型。

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：适用于用户行为分析、异常检测、安全风险评估等领域的学术研究，如基于时间序列的用户行为建模、异常行为模式识别等。行业应用：为网络安全、云计算、物联网等行业提供数据支持，尤其在用户行为分析、风险评估、安全监控等领域具有应用价值。决策支持：支持企业进行用户行为分析，优化资源分配，提高系统安全性。教育和培训：作为数据科学、机器学习、网络安全等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和异常检测的原理与方法。此数据集特别适合用于探索用户行为模式的规律与趋势，帮助用户实现对异常行为的有效识别和预警，从而提升系统安全性和用户体验。