恶意软件分析进程行为与系统性能数据集-hoscillator
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件,安全分析,进程行为,系统性能,资源监控,调度策略,机器学习,威胁检测
数据概述：
本数据集包含对大量恶意软件样本进行动态分析后生成的详细数据，旨在用于恶意软件检测、系统性能分析和安全研究。数据涵盖了恶意软件在运行时产生的各种指标，包括进程行为、资源消耗、系统调用等，为深入理解恶意软件的运作机制和影响提供了全面视角。具体数据字段包括但不限于：进程ID、进程名称、启动时间、CPU占用率、内存使用量、网络活动、文件操作、注册表修改、线程信息、优先级设置、调度策略等。数据经过清洗和标准化处理，确保了数据质量和一致性。
数据用途概述：
该数据集可用于多种研究和应用场景，主要包括：
1. 恶意软件检测与分类：通过分析不同恶意软件样本的特征，构建和训练机器学习模型，实现对未知恶意软件的自动检测和分类。
2. 系统性能分析：研究恶意软件对系统资源的影响，例如CPU、内存、磁盘I/O和网络带宽的使用情况，从而评估恶意软件的危害程度。
3. 调度与优先级分析：分析恶意软件在不同调度策略下的行为表现，研究优先级设置对其运行效率和隐蔽性的影响。
4. 安全态势感知：通过对恶意软件行为的深入分析，提升对安全威胁的理解，从而改进安全防御策略和工具。
5. 恶意软件家族识别：基于行为特征，对恶意软件进行聚类分析，识别不同恶意软件家族，了解其演变趋势。
6. 威胁情报构建：利用数据分析结果，为威胁情报的生成和更新提供数据支撑，提高安全防御的及时性和有效性。
