网络流量攻击预测标签数据集_Network_Traffic_Attack_Prediction_Label_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 流量分析, 攻击检测, 机器学习, 数据标注, 端口扫描, 协议分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自网络流量捕获与分析的数据，记录了经过预处理的流量特征及对应的攻击预测标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常作为静态数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，可用于通用网络安全场景下的攻击预测模型训练与测试。
数据维度：包括两类主要数据：
testprocessed.csv 和 trainprocessed.csv：包含多个网络流量特征，如“Dst Port”（目标端口）、“Fwd Pkt Len Max”（前向数据包最大长度）、“Bwd Pkt Len Mean”（后向数据包平均长度）等，以及协议、窗口大小等特征。
pred_values (1).csv：包含预测标签，字段为“index”（索引）和“Label”（二元分类标签，0和1分别代表正常流量和攻击流量）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析与模型训练。
来源信息：数据可能源于网络流量捕获与分析实验，并经过特征提取与标签标注。
该数据集适合用于网络流量异常检测、攻击预测等相关领域的机器学习模型构建与评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于网络安全、机器学习与数据挖掘等领域的学术研究，如基于流量特征的攻击检测、异常流量识别等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等产品的模型训练与性能评估。
决策支持：支持网络安全团队进行风险评估、安全事件响应和威胁情报分析，从而制定更有效的防御策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解流量分析、攻击检测的原理与方法。
此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的网络攻击预测模型，帮助用户实现对网络流量的实时监控与安全防护。
