系统资源监控与恶意行为检测数据集SystemResourceMonitoringandMaliciousBehaviorDetection-charbelnoukon
数据来源：互联网公开数据
标签：系统监控, 恶意软件检测, 行为分析, 资源利用率, 数据挖掘, 机器学习, 异常检测, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自系统资源监控的数据，记录了系统在运行过程中的各项指标，并标注了是否存在恶意行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为一段时间内的系统资源快照。
地理范围：数据来源未明确，但指标具有普适性，可用于各种操作系统环境。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如I/O操作、数据传输量、进程数量、CPU时间、磁盘读写速率、网络包收发量、页面读写速率以及确认的字节半径等，以及一个用于指示是否存在恶意行为的标签"Label"。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Train.csv（训练集）、Test.csv（测试集）和SampleSubmission.csv（提交样例）三个文件，便于数据处理和模型训练。
来源信息：数据集来源未明确，但指标选取具有代表性，反映了系统资源使用情况，以及是否存在异常行为。
该数据集适合用于系统资源监控、异常检测、恶意软件检测等领域的研究与应用。
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、行为分析、异常检测等领域的研究，如基于系统资源利用率的恶意行为识别、异常流量检测等。
行业应用：可以为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）等领域进行模型训练和测试。
决策支持：支持安全团队对系统运行状态进行监控和分析，辅助进行风险评估和安全策略优化。
教育和培训：作为信息安全、数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解系统资源与恶意行为之间的关系。
此数据集特别适合用于构建和评估基于系统资源监控的恶意行为检测模型，帮助用户实现对系统安全状态的有效评估和预警。
