钓鱼网站检测数据集PhishingWebsiteDetectionDataset-pmanimozhi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，钓鱼网站，数据集，机器学习，恶意软件，URL分析，自然语言处理，风险评估
数据概述： 该数据集包含用于钓鱼网站检测的数据，记录了网站的URL，HTML内容以及其他相关特征，用于训练和评估钓鱼网站检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖近年来，具体时间跨度取决于数据集的更新频率。
地理范围：数据涵盖全球范围内的网站，主要包括被标记为钓鱼网站的URL和合法网站的URL。
数据维度：数据集包括网站的URL，HTML文本内容，页面截图，域名信息，网页源代码特征，以及是否为钓鱼网站的标签。
数据格式：数据通常以CSV，JSON等格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的钓鱼网站列表，安全研究机构，以及各种网络爬虫收集的网站数据，并已进行清洗和标注。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习模型训练，以及钓鱼网站检测系统的开发和评估。
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：适用于网络安全研究，如钓鱼网站检测算法的开发，恶意URL识别，以及钓鱼攻击行为分析等。
行业应用：可以为安全公司，金融机构等提供数据支持，特别是在网络安全防护，风险评估，以及恶意网站拦截等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定，风险管理和安全漏洞修复。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解钓鱼攻击，网站安全和恶意软件检测技术。
此数据集特别适合用于探索钓鱼网站的特征和检测方法，帮助用户构建有效的钓鱼网站检测模型，提高网络安全防护能力。
