钓鱼网站识别与安全风险评估数据集

钓鱼网站识别与安全风险评估数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：钓鱼网站,网络安全,风险评估,机器学习,网站特征,恶意网站,安全研究 数据概述： 本数据集包含了一系列真实和钓鱼网站的实例。每个网站都由一组特征表示，这些特征用于判断网站是否为钓鱼网站。该数据集可作为机器学习模型的输入，用于钓鱼网站的自动检测与识别。数据集共包含88,647个网站实例，其中58,000个为合法网站（标记为0），30,647个为钓鱼网站（标记为1）。每个网站实例都由111个特征描述。 数据用途概述： 该数据集主要用于网络安全领域的风险评估与研究，特别适用于以下场景： 1. 机器学习模型的训练与评估：用于训练和评估钓鱼网站检测模型，提高检测的准确性和效率。 2. 钓鱼网站特征分析：深入研究钓鱼网站的特征，了解其设计模式和攻击手法，从而改进安全防护措施。 3. 安全教育与培训：用于教育和培训，帮助用户识别钓鱼网站，提高网络安全意识。 4. 安全策略制定：为制定更有效的网络安全策略提供数据支持。