恶意软件API调用序列数据集MalwareAPICallSequenceDataset-aashikadhare
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件分析, API调用序列, 动态分析, 恶意代码检测, 机器学习, 安全研究, 特征工程, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件样本的API调用序列数据，记录了恶意软件运行时动态调用的API函数序列。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但每个序列代表了恶意软件在一段时间内的API调用行为。
地理范围：数据来源于对恶意软件的分析，不限定地域，反映了全球范围内的恶意软件行为。
数据维度：数据集包含一个hash字段作为样本标识符，以及t_0至t_96共97个时间步长的API调用序列，每个时间步长代表一个API调用。
数据格式：CSV格式，文件名为dynamic_api_call_sequence_per_malware_100_0_306csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于对恶意软件样本的动态分析，已进行序列化处理，将API调用转化为时间序列数据。
该数据集适合用于恶意软件检测、行为分析以及基于API调用的恶意代码分类等研究。
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：适用于恶意软件分析、安全领域内的学术研究，如恶意软件家族聚类、基于API调用的行为模式识别、恶意代码检测算法的评估等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于构建恶意软件检测系统、入侵检测系统(IDS)以及威胁情报分析等。
决策支持：支持安全团队进行恶意软件威胁情报分析，提高对新兴恶意软件的检测能力，优化安全防护策略。
教育和培训：作为信息安全、计算机科学等相关专业的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件的行为特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索恶意软件API调用序列的时序模式，帮助用户实现恶意代码的自动检测与分类，提升安全防护水平。
