恶意软件分析特征数据集MalwareAnalysisFeatureDataset-codewithjoymondal
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 安全分析, 威胁情报, 哈希值, 文件类型, 静态分析, 机器学习, 安全研究
数据概述：
该数据集包含来自互联网公开渠道的恶意软件分析数据，记录了恶意软件样本的多种特征信息，用于支持恶意软件的识别与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常用于静态分析和模型训练。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，可视为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字段，如SHA256哈希值、MD5哈希值、SHA1哈希值，以及文件类型猜测、MIME类型、数字签名、杀毒引擎检测结果（ClamAV）、VirusTotal检测比例（vtpercent）、导入表哈希（imphash）、模糊哈希（ssdeep、tlsh）等，以及报告来源（reporter）和文件名（file_name）。
数据格式：CSV格式，文件名为Malware analysis dataset.csv，方便进行数据分析和处理。
该数据集适合用于恶意软件检测、分类、特征提取、以及安全威胁情报分析等领域的研究。
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：适用于安全研究领域，例如恶意软件家族分析、恶意软件行为分析、特征工程、以及新型恶意软件检测方法的研究。
行业应用：为安全厂商提供数据支持，用于提升恶意软件检测引擎的性能、构建威胁情报平台、以及进行安全事件响应。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析、以及安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全、恶意软件分析等课程的教学素材，帮助学生和研究人员理解恶意软件的特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索恶意软件样本的内在特征与检测方法，帮助用户实现恶意软件的识别、分类和威胁评估，提升安全防护能力。
