恶意规避PDF样本数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意PDF,规避样本,网络安全,机器学习,分类器测试,对抗样本,恶意软件检测
数据概述：
本数据集收录了500,000个生成的规避PDF样本，其中包括450,000个恶意样本和50,000个良性样本。这些样本被标记为恶意（1）或良性（0），用于测试训练好的PDF恶意软件分类器对抗规避攻击的能力。数据集旨在支持研究人员和网络安全专业人员开发更先进和鲁棒的PDF恶意软件检测机制。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全研究、恶意软件检测算法开发和评估等多种场景。研究人员可以利用此数据集测试分类器在规避攻击下的稳健性；网络安全专业人员可以借助数据集改进现有的恶意软件检测系统；此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解规避攻击的原理及其防御方法。
举例：
本数据集可以用于以下应用场景：
1. 研究人员可以通过分析规避样本，了解恶意攻击者如何规避现有的检测机制，并据此开发新的防御策略。
2. 网络安全公司可以使用该数据集对公司的恶意软件检测产品进行压力测试，确保其能够准确识别规避攻击的恶意软件。
3. 教育机构可以将数据集作为教学资源，帮助学生理解恶意软件检测技术及其面临的挑战。
