恶意软件二进制文件特征分析数据集_Malware_Binary_Features_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 二进制分析, 机器学习, 特征工程, 安全研究, 恶意代码, 静态分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开恶意软件样本的二进制文件特征数据，旨在用于恶意软件检测与分类研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态样本集合。
地理范围：数据覆盖范围不限，样本来源多样，代表了全球范围内的恶意软件威胁。
数据维度：数据集包含多个文件，主要数据项包括：
bodmas.csv：包含300+个特征（F1-F346），这些特征可能来源于静态分析，如指令序列、字符串、API调用等。
bodmas.npz：可能包含经过压缩的数值特征数据。
bodmas.parquet：采用Parquet格式存储的特征数据，便于数据分析与处理。
bodmas_malware_category.csv：包含恶意软件的SHA256哈希值以及对应的类别标签。
bodmas_metadata.csv：包含恶意软件的SHA哈希值、时间戳和家族信息。
数据格式：数据集提供多种数据格式，包括CSV、NPZ和Parquet，方便用户根据需求选择合适的处理方式。数据来源为公开恶意软件样本，已进行特征提取和初步的类别标注。
该数据集适合用于恶意软件检测、分类、家族识别等研究，以及相关的数据建模和机器学习应用。
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、安全领域学术研究，如恶意软件家族聚类、基于特征的检测模型构建、对抗样本生成等。
行业应用：为安全厂商、安全研究机构提供数据支持，用于构建恶意软件检测引擎、威胁情报分析、安全产品开发等。
决策支持：支持安全策略的制定与优化、风险评估与预警系统的构建。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解恶意软件分析技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的特征模式，构建高效的检测模型，提升对新型恶意威胁的识别与防御能力。
