恶意软件检测数据集BotDetectionData-sanchitmehta2004
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件检测，数据集，网络安全，机器学习，异常检测，安全分析，行为分析，威胁情报
数据概述： 该数据集包含了用于恶意软件检测的数据，旨在帮助研究人员和安全分析师开发和评估检测恶意软件的算法和模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不固定，取决于数据集的来源和更新频率。
地理范围：数据来源可能涵盖全球范围内的网络流量和恶意活动。
数据维度：数据集包括网络流量数据，系统调用数据，进程行为数据，文件信息等。具体数据项包括IP地址，端口，协议，进程ID，API调用序列，文件哈希值等。数据集通常包含标记为恶意或良性的样本。
数据格式：数据可能以多种格式提供，如CSV，JSON，PCAP，二进制文件等，具体取决于数据来源和采集方式。
来源信息：数据来源于公开的网络安全报告，恶意软件分析报告，研究机构的实验数据等，并可能经过清洗和预处理。
该数据集适合用于网络安全，机器学习，异常检测等领域的研究和应用，特别是在恶意软件检测，威胁情报分析，入侵检测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于恶意软件分析，异常检测，网络流量分析等学术研究，如恶意软件行为分析，检测算法评估等。
行业应用：可以为安全厂商，企业安全部门提供数据支持，特别是在威胁情报，入侵检测，安全事件响应等方面。
决策支持：支持安全风险评估，威胁情报共享和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测与分析技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的特征和行为模式，帮助用户实现恶意软件的检测，分类和防御，提高网络安全防护能力。
