BotLab-DS1恶意软件样本与良性样本数据集-2021-muhammadqasimawan

BotLab-DS1恶意软件样本与良性样本数据集-2021-muhammadqasimawan 数据来源：互联网公开数据 标签：BotLab-DS1,恶意软件,良性样本,特征提取,数学建模,攻击周期,网络安全,研究数据集

数据概述： BotLab-DS1 是一个经过真实验证的数据集，包含12种不同僵尸网络家族的活跃僵尸网络样本以及良性样本。该数据集旨在为研究提供支持，采用了一种新颖的混合方法进行特征提取，通过数学建模的方式来分析各种攻击周期的不同方面。

数据集中的样本数据包括活跃僵尸网络的具体实例以及正常、无恶意行为的良性样本，为研究人员提供了全面的分析对象。

数据用途概述： 该数据集适用于网络安全研究、恶意软件分析、特征工程、攻击行为建模等多种场景。研究人员可以利用此数据集进行恶意软件检测算法的开发和测试，分析僵尸网络的攻击模式和行为特征，评估和改进现有的网络安全防护措施。此外，该数据集也适合用于教育和培训，帮助学习者了解恶意软件的行为模式和检测手段。