恶意软件API调用序列行为分析数据集MalwareAPICallSequenceBehaviorAnalysis-amaalalshmarni
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, API调用, 行为分析, 机器学习, 动态分析, 安全研究, 恶意代码检测, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件分析的数据，记录了恶意软件在运行过程中API调用的序列信息，用于识别恶意软件的行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的API调用序列集合。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但适用于全球范围内的恶意软件分析。
数据维度：数据集包含“hash”（恶意软件样本的哈希值）、“malware”（恶意软件标签，1代表恶意，0代表良性）以及100个时间步长的API调用序列特征（t_0至t_99）。
数据格式：CSV格式，文件名为api_call_sequence_100_0_238.csv，便于数据分析和机器学习模型训练。
该数据集是基于API调用序列的恶意软件行为分析，可用于构建和评估恶意软件检测模型。
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、行为识别、动态分析等领域的研究，如恶意软件家族聚类、行为相似度分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、恶意软件检测引擎的开发和改进。
决策支持：支持安全团队对恶意软件的快速识别与响应，协助企业构建有效的安全防御体系。
教育和培训：作为信息安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解恶意软件行为特征，训练恶意软件检测模型。
此数据集特别适合用于探索API调用序列与恶意软件行为之间的关系，帮助用户构建高效的恶意软件检测模型，提升安全防护能力。
