恶意软件检测模型训练数据集MalwareDetectionModelTrainingDataset-goldenlock
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 检测, 文本分类, 机器学习, 安全, 标注数据, 模型训练, 数据集
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估恶意软件检测模型的数据，记录了恶意软件的特征与对应的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于全球范围内的恶意软件检测模型训练。
数据维度：数据集包括“id”（样本唯一标识符），“score”（与样本相关的评分，具体含义未明），“label”（样本的分类标签，表示样本是否为恶意软件）。
数据格式：CSV格式，文件名为validcsv，便于数据分析和模型训练。包含多个JSON和TXT文件，可能用于模型配置或辅助信息。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行初步处理，包括提取特征和标注标签。
该数据集适合用于恶意软件检测、安全威胁分析和机器学习模型的训练与评估。
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：适用于网络安全领域的学术研究，如恶意软件行为分析、特征工程、模型优化等。
行业应用：为安全公司提供数据支持，可用于构建和改进恶意软件检测系统、入侵检测系统（IDS）等安全产品。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
教育和培训：作为信息安全、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和研究人员了解恶意软件检测的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估二分类模型，用于识别恶意软件，并探索不同特征对检测结果的影响。
