Datasets:
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null | ugr16 | 42.219.153.7 | 204.97.73.33 | null | null | null | 1,459,963,239 | 1,459,963,239 | unknown | null | null | null | 17 | 53 | 40,055 | 0 | 1 | null | 90 | null | null | 16 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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null | ugr16 | 42.219.153.7 | 61.153.133.56 | null | null | null | 1,459,963,239 | 1,459,963,239 | unknown | null | null | null | 17 | 53 | 47,481 | 0 | 1 | null | 186 | null | null | 16 | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null | null |
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UGR'16 — canonical flow parquet
The complete UGR'16 dataset (University of Granada / Spanish ISP NetFlow, March–August 2016) converted from the published weekly nfdump CSV tarballs into a canonical flow-record parquet schema.
- 23 weekly files (17 calibration March–June, 6 test July–August;
april_week1does not exist upstream), ~16.6 billion flows, 210 GB zstd parquet. One parquet per week — calibration/test splits rebuild from filenames. - Labels:
backgroundandblacklistmap tolabel_binary="unknown", never "benign" — background ISP traffic was screened, not verified. Attack rows keep their family verbatim (dos,scan11,scan44,nerisbotnet,anomaly-spam, ...) inlabel_attack. - NetFlow honesty: records are unidirectional; reverse counters are null (not zero), and there are no packet sequences (Tier A features only).
- 50,098 mangled source lines (0.0003% of the corpus, concentrated in
april_week3) were skipped and logged during conversion. ugr16-manifest.jsonrecords per-file conversion provenance.
Licensing
The original dataset is served openly by its authors but states no license. This conversion is republished for research use with full attribution; commercial use is not cleared. If you are a rights holder and want this mirror amended or removed, open a discussion on this repo.
Citation: Maciá-Fernández, G. et al., UGR'16: A new dataset for the evaluation of cyclostationarity-based network IDSs, Computers & Security (2018). https://doi.org/10.1016/j.cose.2017.11.004
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