恶意广告软件检测数据集MaliciousAdwareDetectioninAndroidUsingDLDataset-saeedseraj
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，广告软件，数据集，安卓安全，深度学习，机器学习，安全分析，计算机安全
数据概述： 该数据集专注于安卓设备中的恶意广告软件检测，记录了各类安卓应用的特征和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2015年到2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的安卓用户和应用市场，包括不同国家和地区的安卓应用。
数据维度：数据集包括应用的静态特征（如权限请求，组件信息，文件签名等）和动态行为特征（如网络通信，系统调用，异常行为等），以及是否为恶意广告软件的标签。
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：数据来源于公开的安卓应用市场和安全研究机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于恶意软件检测，安卓应用安全分析，机器学习模型训练等领域，特别是在深度学习算法应用于恶意广告软件检测中具有重要价值。
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：适用于恶意软件检测算法研究，安卓应用安全分析等学术研究，如恶意广告软件的检测方法，行为模式分析等。
行业应用：可以为移动安全行业提供数据支持，特别是在安卓应用的安全检测，恶意软件识别等方面。
决策支持：支持安卓应用的安全风险评估和恶意软件检测策略优化，帮助用户和企业制定更有效的安全防护措施。
教育和培训：作为计算机安全，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安卓应用安全，恶意软件检测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索安卓设备中恶意广告软件的检测方法，帮助用户实现高效的恶意软件识别和安全防护，提升安卓应用的安全性。
