UGR16 Feature data. Este repositorio contiene las cuatro variantes del dataset UGR'16 que se usan en los siguientes artículos:
Camacho, Wasielewska, Espinosa, Fuentes-García. Quality In / Quality Out: Data quality more relevant than model choice in anomaly detection with the UGR’16. IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium. Miami, USA. 2023.
Camacho, Wasielewska, Fuentes-García, Rodríguez-Gómez. Quality In / Quality Out: Assessing Data Quality in an Anomaly Detection Benchmark. arXiv preprint arXiv:Camacho, Wasielewska, Fuentes-García, Rodríguez-Gómez. Quality In / Quality Out: Assessing Data Quality in an Anomaly Detection Benchmark. arXiv preprint arXiv:2305.19770 [cs.LG], 2023.
Por favor, asegúrese de referenciar el último artículo cuando se usen los datos, así como el artículo original de UGR'16:
Maciá-Fernández, G., Camacho, J., Magán-Carrión, R., García-Teodoro, P., Therón, R. Ugr'16: a new dataset for the evaluation of cyclostationarity-based network IDSs. Computer & Security, 2018, 73: 411-424.
Dartmouth Feature data. Este repositorio contiene los datos por características obtenidos del dataset de Dartmouth que se usan en los siguientes artículos:
Camacho, J., Wasielewska, K., Bro R., Kotz, D., Interpretable Learning in Multivariate Big Data Analysis for Network Monitoring. Preprint arXiv:1907.02677 [cs.NI].
Camacho, J., Wasielewska, K., Bro R., Kotz, D., Extracting Knowledge from Network Data: Multivariate Visualizations of Network Analytics based on Matrix Factorization, Submitted to ACM Internet Measurement Conference, 2023.
Por favor, asegúrese de referenciar el primer artículo cuando se usen los datos, así como el artículo original del dataset:
Camacho, J. , McDonald, C., Peterson, R., Zhou, X. Longitudinal Analysis of a Campus Wi-Fi Network . Computer Networks. 2020, 179, 107103.
