恶意软件超大规模检测数据集第二轮提交MalwareSuperShakedownPublic2ndSubmit-go5kuramubon
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，数据集，网络安全，检测，机器学习，病毒分析，网络安全研究，安全防护
数据概述：该数据集来源于恶意软件超大规模检测竞赛的第二轮提交，记录了大量恶意软件和良性软件的样本数据，适用于恶意软件检测、分类和分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的恶意软件样本。
数据维度：数据集包括恶意软件样本的二进制文件、行为日志、静态特征（如API调用、导入导出函数等）、动态特征（如网络行为、文件操作等）。
数据格式：数据提供为多种格式，包括二进制文件（.exe、.dll等）、日志文件（.txt、.csv等），便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于恶意软件超大规模检测竞赛的公开提交，并已进行标准化和清理。
该数据集适合用于网络安全研究、恶意软件检测、机器学习和病毒分析等领域的应用，特别是在异常检测、分类模型训练等方面具有广泛的应用价值。
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的研究，如特征提取、分类模型训练、异常检测等。
行业应用：可以为网络安全公司、系统集成商等提供数据支持，特别是在恶意软件检测、系统防护和安全策略制定方面。
决策支持：支持网络安全防护系统的优化和策略改进，帮助机构提升安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、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恶意软件检测、分类和分析技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件行为特征与检测方法，帮助用户实现准确的恶意软件检测和分类，提高网络安全防护水平。
