恶意代码检测系统性能分析数据集MalwareDetectionSystemPerformanceAnalysis-saugatkannojia
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意代码, 系统性能, 攻击检测, 数据分析, 机器学习, 异常检测, 性能评估, 实验数据
数据概述：
该数据集包含来自恶意代码检测系统的性能数据，记录了系统在不同条件下的运行表现，特别是针对不同类型攻击的响应情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为一次或多次实验的静态结果。
地理范围：数据未明确地理位置，但涵盖了典型的恶意代码攻击场景。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括：id（标识符），condition（攻击条件），type（攻击类型），field（性能指标字段），mean_top（指标均值），max_top（指标最大值），min_top（指标最小值），std_top（指标标准差），mean_stat（统计量均值），max_stat（统计量最大值），min_stat（统计量最小值），std_stat（统计量标准差）。
数据格式：CSV格式，文件名为Combined_wo_TDcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于对恶意代码检测系统的实验结果，经过标准化处理。
该数据集适合用于系统性能评估、攻击检测模型训练和异常行为分析。
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：适用于信息安全、系统安全等领域的研究，如恶意代码检测算法的性能评估、不同攻击类型的特征分析等。
行业应用：为安全软件厂商提供数据支持，用于提升产品在不同攻击场景下的检测效率和准确性。
决策支持：支持安全管理人员进行系统优化和安全策略制定，实现对威胁的有效防御。
教育和培训：作为安全课程的实训材料，帮助学生理解恶意代码检测系统的运作机制和性能分析方法。
此数据集特别适合用于分析不同攻击类型对系统性能的影响，评估检测算法的有效性，以及优化系统配置以提升防御能力。
