安卓恶意软件行为分析数据集AndroidMalwareBehaviorAnalysisDataset-saira12345678
数据来源：互联网公开数据
标签：安卓恶意软件, 行为分析, 恶意软件检测, API调用, 内存信息, 动态分析, 安全研究, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自安卓恶意软件样本的动态行为数据，记录了恶意软件在安卓系统上的运行过程中的各类API调用和内存信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为对特定时间点或行为快照的记录。
地理范围：数据主要针对安卓移动设备，未限定具体地理区域。
数据维度：数据集包括多项指标，涵盖内存使用情况（如PssTotal、PssClean等）和API调用情况（如Process、FileIO、Database、WebView等），这些API调用是安卓恶意软件行为分析的关键特征。
数据格式：CSV格式，每个恶意软件类别（如Adware、Backdoor、Trojan等）对应一个CSV文件，文件名后缀区分了reboot前后状态。
来源信息：数据来源于对安卓恶意软件样本的动态分析，通过API监控和内存信息收集，生成了结构化的行为特征。
该数据集适合用于恶意软件检测、行为分析、安全研究和机器学习建模等领域。
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行为分析、恶意代码检测、安全漏洞挖掘等学术研究，有助于深入理解恶意软件的运作机制。
行业应用：为移动安全行业提供数据支持，可用于构建恶意软件检测模型、提升移动端安全产品的检测能力。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析，辅助制定安全策略，提高对恶意软件的防御能力。
教育和培训：作为信息安全、移动安全相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习恶意软件分析、逆向工程等技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件行为模式，构建基于API调用和内存信息的恶意软件检测模型，提升对安卓恶意软件的识别和防御能力。
