摘要：该数据集包含7400条模拟网络活动记录，面向网络犯罪取证、用户行为分析和安全威胁检测任务。
数据集概述
该数据集包含7400条模拟网络活动记录，面向网络犯罪取证、用户行为分析和安全威胁检测任务。数据记录了用户登录、文件访问、文件修改、文件删除、网络通信、远程登录及USB设备接入等系统活动，并对潜在的暴力破解、分布式拒绝服务攻击、数据泄露和未经授权设备访问进行标记，可用于构建正常活动与可疑事件的分类模型。
数据结构与关键特征
数据集共包含395段视频，总容量约9.2 GB、累计时长约12小时7分钟，其中包括354段异常视频和41段正常视频。异常数据划分为逮捕、袭击、入室盗窃、爆炸、斗殴、虐待、交通违规、纵火和暴力9个类别，正常类别则包含步行、坐姿和工作等常规活动。视频主要采用MP4格式，并经过类别标注与质量检查；其特点是异常类型丰富、场景来源广泛，但异常类别之间以及正常与异常样本之间存在明显数量不平衡。
应用价值与研究方向
该数据集可用于公共场所安全监控、异常行为识别、暴力事件检测、交通异常预警和智能安防系统开发。研究方向包括视频分类、时空动作识别、弱监督异常检测、事件时序定位、多目标跟踪及实时风险预警，可采用3D CNN、CNN-LSTM、双流网络、视觉Transformer和视频基础模型开展研究，同时探索类别不平衡处理、跨场景泛化、模型可解释性及隐私保护等问题。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-722
文件大小：170K
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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