钓鱼网站检测机器学习数据集-shubham9696
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，钓鱼网站，机器学习，数据集，网站分析，恶意软件，风险评估，自然语言处理
数据概述： 该数据集包含用于检测钓鱼网站的各类数据，旨在帮助构建和评估机器学习模型。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围不固定，涵盖了多个时间段的钓鱼网站数据。
地理范围： 数据来源于互联网，覆盖全球范围内的钓鱼网站和合法网站。
数据维度： 数据集包括网站的URL，HTML内容，域名信息，页面特征，JavaScript代码，页面链接等。同时，还包含了网站的标签信息，表明其是否为钓鱼网站。
数据格式： 数据提供多种格式，包括CSV，文本等，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息： 数据来源于网络爬虫，公开的钓鱼网站数据库，安全机构报告等，并已进行清洗和标注，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于网络安全，机器学习，数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在钓鱼网站检测，恶意软件识别等技术任务中具有重要价值。
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： 适用于钓鱼网站检测，恶意网址识别，网页安全评估等学术研究，如钓鱼网站的特征分析，检测算法的改进等。
行业应用： 可以为安全公司，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在构建安全防护系统，提升用户安全意识等方面。
决策支持： 支持企业和个人用户对网站安全风险的评估，帮助制定安全策略和防护措施。
教育和培训： 作为网络安全，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解钓鱼网站检测技术。
此数据集特别适合用于探索钓鱼网站的特征和检测方法，帮助用户实现对钓鱼网站的有效识别和拦截，从而提高网络安全水平。
