安卓恶意软件特征检测数据集AndroidMalwareFeatureDetectionDataset-yashisrivastav
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, 静态分析, 机器学习, 安全研究, 权限分析, 特征工程, 文本数据
数据概述：
该数据集包含来自Drebin项目的安卓应用程序静态分析特征数据，用于安卓恶意软件的检测与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要针对安卓系统下的恶意软件样本，未限定特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个维度，核心特征包括与安卓应用程序相关的API调用、权限请求等，具体字段包括transact, onServiceConnected, bindService等。
数据格式：CSV格式，文件名为drebin-215-dataset-5560malware-9476-benign.csv，便于数据处理和分析。数据集还包括一个名为dataset-features-categories.csv的特征类别说明文件。
来源信息：数据源于Drebin项目，该项目致力于安卓恶意软件的分析与研究，提供了丰富的恶意软件样本和相关特征。
该数据集适合用于恶意软件检测、分类、特征重要性分析等研究，以及相关机器学习模型的训练与评估。
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：适用于安卓恶意软件分析、安全漏洞挖掘、恶意代码检测等学术研究，以及相关的安全领域研究。
行业应用：为移动安全行业提供数据支持，可用于构建安卓恶意软件检测系统、安全产品特征库等。
决策支持：支持安全厂商进行风险评估、威胁情报分析，辅助制定安全策略。
教育和培训：作为信息安全、移动安全等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解安卓恶意软件的运作机制。
此数据集特别适合用于探索安卓应用程序的恶意行为特征，构建高效的恶意软件检测模型，从而提升移动设备的安全性。
