多类别恶意软件分类数据集MulticlassMalwareClassificationDataset-lamthieuan
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，数据集，分类，机器学习，网络安全，数据挖掘，计算机安全，恶意代码分析
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的恶意软件样本数据，记录了不同类别恶意软件的特征和属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的恶意软件样本，涉及不同国家和地区的网络环境。
数据维度：数据集包括恶意软件的文件名、文件大小、哈希值、文件类型、反汇编代码特征、API调用序列、网络行为特征等变量。还包括恶意软件的分类标签，如勒索软件、间谍软件、广告软件等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的恶意软件数据库和网络安全研究机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于恶意软件分类、网络安全分析及机器学习模型训练等领域，尤其在恶意软件检测、分类和威胁分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于恶意软件分类、特征提取及行为分析等研究，如恶意软件家族识别、恶意代码行为模式研究等。
行业应用：可以为网络安全公司、反病毒厂商等提供数据支持，特别是在恶意软件检测、威胁情报分析和安全防护策略制定方面。
决策支持：支持恶意软件的分类和检测，帮助安全团队制定更有效的防护策略和应急响应方案。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件分析、特征工程及相关技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的分类规律与特征，帮助用户实现准确的恶意软件检测和分类，提升网络安全防护能力和威胁应对效率。
