恶意软件二进制文件静态分析数据集MalwareBinaryStaticAnalysisDataset-nicop365
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 二进制分析, 静态分析, 恶意代码, 安全研究, 特征提取, 机器学习, Windows PE
数据概述：
该数据集包含从公开渠道获取的恶意软件二进制文件静态分析结果，旨在为恶意软件检测与分析提供数据支持。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态样本集合。
地理范围：数据来源于全球范围内的恶意软件样本。
数据维度：数据集包含多个关键特征，涵盖了二进制文件的多种静态属性，包括：
sha256和md5哈希值：用于唯一标识样本。
numstrings和printables：字符串数量及可打印字符数量，反映代码复杂度。
entropy：熵值，用于衡量文件的随机性。
paths和urls：文件路径和URL数量，指示文件潜在的网络行为。
registry：注册表操作数量，揭示软件的系统交互。
MZ：PE文件标识符。
size和vsize：文件大小和虚拟大小。
has_debug、has_relocations、has_resources、has_signature、has_tls：指示文件是否包含调试信息、重定位信息、资源、数字签名和TLS。
symbols：符号信息。
subsystem：子系统类型，如WINDOWS_GUI, WINDOWS_CUI等。
major_image_version、minor_image_version、major_operating_system_version、minor_operating_system_version：版本信息。
sizeof_code和sizeof_headers：代码段和头部大小。
entry：入口点。
imports和exports：导入和导出函数列表，反映软件的依赖关系。
数据格式：CSV格式，文件名为test_dataset.csv，便于数据处理和分析。
该数据集特别适用于恶意软件的静态分析，包括特征提取、恶意软件分类和行为分析等。
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：适用于计算机安全领域的学术研究，如恶意软件检测算法的开发与评估、恶意软件家族聚类分析等。
行业应用：为安全软件厂商提供数据支持，用于构建和改进恶意软件检测引擎、威胁情报分析等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估和威胁情报收集，帮助制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为安全课程的实践材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件的静态分析技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的静态特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建高效的恶意软件检测模型。
