钓鱼网站检测URL特征分析数据集PhishingWebsiteDetectionURLFeatureAnalysis-maanyashanker
数据来源：互联网公开数据
标签：钓鱼网站, 网络安全, URL分析, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 特征工程, 网站检测
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究与公开数据源的URL相关数据，记录了URL的多种属性，用于钓鱼网站的检测与识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，反映了URL特征与钓鱼网站之间的关联。
地理范围：数据来源于互联网，覆盖范围广泛，反映了全球范围内的网络钓鱼活动。
数据维度：数据集包含多个字段，如id（唯一标识符）、create_age_months（创建时间，以月为单位）、expiry_age_months（过期时间，以月为单位）、update_age_days（更新时间，以天为单位）、url（URL地址）、phishy（标签，1代表钓鱼网站，0代表正常网站），以及word_to_gibberish（一个可能与URL混淆相关的特征）。
数据格式：CSV格式，包含train_with_wordscsv和test_with_wordscsv两个文件，便于数据分析与模型构建。
来源信息：数据集可能来源于网络安全研究项目或公开的恶意URL数据库，并经过了数据清洗和特征提取处理。
该数据集适合用于网络安全、数据挖掘、机器学习等领域的研究，特别是在钓鱼网站检测和风险评估方面。
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、机器学习领域的学术研究，如钓鱼网站检测模型的构建、URL特征重要性分析等。
行业应用：为安全厂商提供数据支持，用于开发钓鱼网站检测系统、安全预警系统等，提高网络安全防护能力。
决策支持：支持企业和机构的网络安全决策，帮助识别和防范钓鱼攻击，保护用户和资产安全。
教育和培训：作为网络安全课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解钓鱼网站的特征，掌握URL分析和恶意网站检测技术。
此数据集特别适合用于研究URL特征与钓鱼网站之间的关联，构建有效的钓鱼网站检测模型，提升对恶意网站的识别能力。
