钓鱼网站URL数据集-michaelsannova
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，钓鱼攻击，URL，数据集，机器学习，恶意软件，风险评估，威胁情报
数据概述： 该数据集包含了大量的URL数据，旨在用于钓鱼网站检测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不定，持续更新以反映最新的网络威胁。
地理范围：数据来源于全球范围内的钓鱼网站和合法网站URL。
数据维度：数据集包括URL地址，URL所属网站信息，URL的类别标签（钓鱼或合法），以及可能包含的特征信息，如域名，IP地址，页面内容等。
数据格式：数据通常以CSV或文本格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究机构，公开的钓鱼网站数据库，以及安全情报共享平台，并经过筛选和标注。
该数据集适合用于网络安全研究，恶意软件分析，钓鱼攻击检测，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于钓鱼攻击的检测方法研究，恶意URL特征分析，以及网络钓鱼攻击的趋势分析等。
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，用于提升恶意URL的检测能力，保护用户免受钓鱼攻击。
决策支持：支持安全策略的制定和优化，帮助企业和个人更好地防范网络钓鱼风险。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解钓鱼攻击的原理和检测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估钓鱼网站检测模型，帮助用户实现对恶意URL的快速识别和拦截，从而提高网络安全防护水平。
