恶意软件检测Windows系统特征数据集MalwareDetectionWindowsSystemFeaturesDataset-khaledmousaalimousa
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件检测, Windows系统, 机器学, 安全分析, 系统特征, 行为分析, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自安全研究和公开数据集，记录了Windows操作系统环境中的系统特征，用于恶意软件的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态系统特征快照。
地理范围：数据覆盖全球范围内的Windows系统。
数据维度：数据集包含多种系统特征，如引擎版本、应用版本、杀毒软件版本、操作系统版本、硬件配置、地理位置等，共计超过30个特征维度。
数据格式：数据集以CSV和PKL格式提供，CSV文件提供了结构化的特征数据，PKL文件可能包含模型或中间数据，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的安全研究项目和数据集，经过了预处理和特征提取，方便用户进行机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于恶意软件检测、系统安全分析、风险评估等领域的研究和应用。
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、异常行为分析、安全态势感知等研究，有助于理解恶意软件与系统特征之间的关联。
行业应用：为安全软件开发商、安全服务提供商提供数据支持，用于提升恶意软件检测的准确性和效率，例如构建检测模型、进行威胁情报分析等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、安全策略制定，以及应急响应。
教育和培训：作为计算机安全、机器学习等相关课程的教学资源，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估机器学习模型，以识别恶意软件并预测潜在的安全风险，从而提高系统的整体安全防御能力。
