比特币勒索交易数据分析数据集BitcoinRansomTransactionDataAnalysis-amrinhassan
数据来源：互联网公开数据
标签：比特币, 勒索软件, 交易分析, 欺诈检测, 加密货币, 金融安全, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含关于比特币交易的数据，旨在用于分析和识别勒索软件相关的交易模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年至2017年期间的比特币交易。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但比特币交易本身具有全球性。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如交易年份（year）、交易日（day）、交易长度（length）、交易权重（weight）、交易计数（count）、循环次数（looped）、邻居数量（neighbors）、收入（income）以及是否为勒索交易（ransomornot，标签）。其中，"BitcoinHeistData (1).csv"文件还包含交易地址（address）和交易标签（label）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含两个文件：ONLYSYN.csv和BitcoinHeistData (1).csv，方便进行数据处理和分析。数据已进行初步的清洗和整理，可以直接用于分析。
来源信息：数据来源于网络公开资源，具体来源未明确，但数据已进行初步的标准化处理。
该数据集适合用于研究比特币交易行为、勒索软件攻击模式分析以及构建欺诈检测模型。
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：适用于金融安全、加密货币领域的研究，如勒索软件攻击模式识别、比特币交易行为分析、异常交易检测等。
行业应用：可以为金融科技公司、网络安全公司提供数据支持，特别是在风险评估、欺诈检测、安全策略制定等方面。
决策支持：支持企业和机构在应对勒索软件攻击、制定安全防护措施方面提供数据依据。
教育和培训：作为金融安全、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解加密货币交易和安全风险。
此数据集特别适合用于探索比特币交易与勒索软件攻击之间的关系，构建预测模型，并提高对加密货币相关风险的认知和防范能力。
