README.md

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pretty_name: Application Classification Data
language:
- en
license: unknown
tags:
- network-traffic
- unicauca
- cicflowmeter
- application-classification
- parquet
- data-card
task_categories:
- tabular-classification
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# argo11/app-classification-data

## 概要
ネットワーク flow から application / protocol を分類するための tabular dataset です。raw CSV、interim Parquet、processed Parquet が含まれ、87 attributes 系と 141 applications 系の 2 系統を管理しています。

## 確認した内容
- raw files:
  - `data/raw/Dataset-Unicauca-Version2-87Atts.csv`
  - `data/raw/Unicauca-dataset-April-June-2019-Network-flows.csv`
- processed files:
  - `data/processed/87apps_processed.parquet`: 3,577,296 行
  - `data/processed/141apps_processed.parquet`: 2,704,839 行
- 87apps 系の主な列: `Flow.ID`, `Source.IP`, `Source.Port`, `Destination.IP`, `Destination.Port`, `Protocol`, `Flow.Duration`, CICFlowMeter 由来の packet / IAT / flag 統計, `Label`, `L7Protocol`, `ProtocolName`
- 141apps 系の主な列: `src_ip_numeric`, `src_port`, `dst_port`, `proto`, packet / octet / inter-arrival 統計, `category`, `application_protocol`, `target`

## 外部根拠
`Dataset-Unicauca-Version2-87Atts.csv` は Universidad del Cauca / Juan Sebastián Rojas による IP network traffic flow dataset として広く参照され、CICFlowMeter で抽出した flow 統計と `L7Protocol` / `ProtocolName` を含む application classification dataset と説明されています。

## 推定した内容
- `141apps_processed.parquet` は Kaggle 等で公開されている “Labeled Network Traffic flows - 141 Applications” 系データを加工したものと推定しています。
- `87apps_processed.parquet` は Unicauca 87 attributes dataset を、学習しやすい特徴量と `target` に変換したものと推定しています。

## 想定用途
- LightGBM や FT-Transformer などの tabular classifier の学習
- application protocol classification の比較実験
- raw / processed の差分確認、特徴量エンジニアリング検証

## 制限
- raw CSV は大容量で、個人・組織ネットワーク固有の分布を含む可能性があります。
- label には表記揺れや極小クラスが存在するため、学習時は class filtering や label normalization が必要です。
- 元データのライセンス・利用条件は upstream に従ってください。

## 関連 model
- `argo11/app-classification-lgbm-141apps`
- `argo11/app-classification-lgbm-87apps`
- `argo11/app-classification-ft-141apps`
- `argo11/app-classification-ft-87apps`