恶意软件家族分类预测数据集MalwareFamilyClassificationPredictionDataset-najibmahjoubi
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 家族分类, 预测, 机器学习, 文本分析, 安全分析, 数据标注, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自安全研究机构的恶意软件样本数据，记录了用于预测恶意软件家族的ID和对应的家族标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态样本数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但恶意软件样本具有全球性。
数据维度：包含“Id”（样本唯一标识符）和“Target”（恶意软件家族标签）两个字段，适用于多分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为part-00000-578fc892-b3d1-4852-8816-328fa1f04cff-c000.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的安全研究项目，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于恶意软件家族分类预测、安全威胁情报分析和机器学习模型构建。
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、安全威胁情报研究等领域的学术研究，如恶意软件行为分析、家族聚类等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于恶意软件检测、入侵检测系统（IDS）和安全信息与事件管理（SIEM）系统中的模型训练。
决策支持：支持安全团队的风险评估和威胁响应，助力企业提升安全防护能力。
教育和培训：作为信息安全、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解恶意软件分析和分类技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件样本的特征与家族标签之间的关系，帮助用户构建和优化恶意软件检测模型，提升安全防护水平。
