安卓恶意软件检测数据集AndroidMalwareDetectionDataset-oduythng
数据来源：互联网公开数据
标签：安卓恶意软件, 恶意软件检测, 软件安全, APK分析, 静态分析, 机器学习, 安全研究, 病毒分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的安卓应用程序（APK）样本数据，记录了用于恶意软件检测的APK相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度约为2023年9月至11月，反映了当时的恶意软件活动情况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常情况下，此类数据集涵盖全球范围内的安卓应用程序。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：SHA256哈希值、SHA1哈希值、MD5哈希值、dex文件生成时间、APK大小、软件包名、版本号、VirusTotal检测结果、VirusTotal扫描日期、dex文件大小、应用市场来源等。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于公开的恶意软件样本收集与分析，已进行特征提取和初步分类。
该数据集适合用于安卓恶意软件检测、安全研究、以及恶意软件分析等领域。
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：适用于安卓恶意软件分析、恶意代码特征提取、静态分析技术研究等学术研究，如恶意软件家族聚类、行为分析等。
行业应用：可以为移动安全行业提供数据支持，特别是在移动安全产品（如杀毒软件、安全卫士等）的恶意软件检测模型训练与评估方面。
决策支持：支持安全厂商进行恶意软件威胁情报分析，提升风险预警能力，帮助企业构建安卓应用的安全防护体系。
教育和培训：作为信息安全、软件安全等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解安卓恶意软件的特性及检测方法。
此数据集特别适合用于研究APK文件的静态特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建高效的恶意软件检测模型，提高安卓系统的安全性。
