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IR Frequency Region: Fingerprint Region01:03

IR Frequency Region: Fingerprint Region

875
IR spectra are divided into two main regions: the diagnostic region and the fingerprint region. The diagnostic region of the spectrum lies above 1500 cm−1. The absorptions resulting from single-bond vibrations of the N–H, C–H, and O–H stretch at higher wavenumbers and appear on the left side of the spectrum. The stretching absorptions of the C≡C and C≡N occur between 2100–2300 cm−1. In contrast, those arising from stretching absorptions of the...
875

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一个用户的DNS指纹数据集.

Josef Zápotocký1, Jan Fiala2, Jan Fesl1

  • 1Department of Computer Systems, Faculty of Information Technology, Czech Technical University in Prague, Czech Republic.

Data in brief
|April 22, 2024
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

本研究引入了一套新的数据集,用于通过DNS指纹识别网络用户,使得用户可以在没有IP地址的情况下进行用户跟踪. 本资源有助于机器学习模型开发,以增强网络用户识别.

关键词:
这是一个DNSDNSDNSDNSDNSDNSDNS他们的指纹是指纹.标识 识别 识别 识别机器学习是机器学习.用户 用户 用户 用户 用户 用户

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科学领域:

  • 计算机科学 计算机科学
  • 网络安全 网络安全
  • 数据科学数据科学数据科学

背景情况:

  • 网络中的用户识别通常依赖于IP地址,这些IP地址可以是动态的或是掩盖的.
  • 现有的用户跟踪方法可能需要额外的网络位置信息.
  • 对用户行为的深入分析需要强大的识别技术,超越基于IP的方法.

研究的目的:

  • 引入一个新的数据集,用于基于DNS指纹的用户识别.
  • 促进机器学习模型的创建,以便在没有IP地址的情况下识别用户.
  • 为开发和验证DNS指纹技术提供参考数据集.

主要方法:

  • 从真实的大都市ISP网络流量收集了大量数据集.
  • 在三个月内从620万个独特的域名中编译了23亿个DNS查询.
  • 开发了一个数据集,包含1137个分类属性,包括用户访问的内容类别.

主要成果:

  • 创建了一个全面的数据集,可以通过DNS指纹识别用户.
  • 数据集详细介绍了用户活动,包括每日和24小时统计数据.
  • 包括基于访问内容类别的用户活动的唯一分类.

结论:

  • 新的数据集支持开发机器学习模型,用于独立于IP地址的用户识别.
  • 它是创建和引用特定用户DNS指纹的宝贵资源.
  • 通过DNS分析深入检查监控的网络用户行为.