恶意软件家族行为分析数据集MalwareFamilyBehaviorAnalysis-sidneylima
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 行为分析, 网络安全, 威胁情报, 机器学习, 样本分析, 家族识别, 动态分析
数据概述：
该数据集包含来自sidneylima-rejafada项目的恶意软件样本行为数据，记录了不同恶意软件家族的动态行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态样本行为数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可用于分析全球范围内的恶意软件行为模式。
数据维度：数据集包含恶意软件的各种行为指标，如系统调用序列、注册表操作、文件操作、网络连接等，具体字段信息需结合原始数据文件解析。
数据格式：CSV格式，文件名为REJAFADA.csv，便于进行行为模式分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于sidneylima-rejafada项目，已进行结构化处理，方便进行分析。
该数据集适合用于恶意软件检测、家族聚类、威胁情报分析等领域的研究。
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、恶意代码自动分类、异常行为检测等。
行业应用：可为安全厂商、安全研究机构提供数据支持，用于构建恶意软件检测模型、威胁情报分析、恶意代码溯源等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、安全策略制定和应急响应。
教育和培训：作为网络安全、恶意代码分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件行为特征。
此数据集特别适合用于探索恶意软件行为模式，识别恶意软件家族特征，提升安全防护能力。
