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