系统进程异常行为检测数据集SystemProcessAnomalyDetection-sanjanashetty74
数据来源：互联网公开数据
标签：进程监控, 异常检测, 系统安全, 日志分析, 行为分析, 入侵检测, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自系统进程监控的数据，记录了系统进程的运行状态与行为信息，用于识别潜在的异常活动或安全威胁。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2016年12月3日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为Linux系统环境下的进程监控数据。
数据维度：数据集包含多项指标，如时间戳、进程ID、进程路径、CPU占用率、内存占用、状态标签等。
数据格式：CSV格式，每个CSV文件代表一个时间切片的数据，文件名为数字，便于时间序列分析。
来源信息：数据来源于系统进程监控，已进行初步的数据整理与标注。
该数据集适合用于系统安全、异常检测和行为分析等领域的研究。
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：适用于系统安全、入侵检测、异常行为分析等领域的学术研究，如基于机器学习的异常检测模型构建。
行业应用：可以为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于安全监控系统、入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）等产品的模型训练与评估。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略优化。
教育和培训：作为信息安全、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解系统进程行为分析和异常检测。
此数据集特别适合用于探索系统进程的正常与异常行为模式，帮助用户构建有效的异常检测模型，提升系统安全防护能力。
