恶意软件检测机器学习数据集MalwareDetectionUsingMachineLearningDataset-shadaelewa
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，机器学习，数据集，网络安全，异常检测，数据挖掘，人工智能，计算机安全
数据概述： 该数据集专注于恶意软件检测，记录了各类软件样本的特征数据，用于机器学习模型的训练和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的软件样本，包括个人电脑，服务器和移动设备等。
数据维度：数据集包括软件样本的静态特征和动态行为特征，如文件大小，导入函数，API调用序列，网络通信等。还包括标签信息，标识样本是否为恶意软件。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开数据源和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，恶意软件检测及机器学习模型训练等领域，特别是在异常检测，分类算法及深度学习任务中具有重要应用价值。
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，网络安全及机器学习算法研究，如恶意软件分类，异常行为识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，IT部门等提供数据支持，特别是在恶意软件检测，威胁情报和防护策略优化方面。
决策支持：支持恶意软件检测模型的优化和网络安全策略的制定，帮助企业和机构提升网络安全防护能力。
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及机器学习技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的特征与行为模式，帮助用户实现高效的恶意软件检测和网络安全防护，提升系统的安全性和可靠性。
