恶意软件静态分析特征数据集MalwareStaticAnalysisFeatureDataset-kallolkumarpaul
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 网络安全, 静态分析, 机器学习, PE文件, 特征工程, 二元分类, 安全研究
数据概述：
该数据集包含从公开渠道收集的恶意软件样本的静态分析特征，用于区分恶意软件和良性程序。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态的恶意软件特征集合。
地理范围：数据来源于全球范围内的恶意软件样本。
数据维度：数据集包含多个PE文件（Portable Executable，可移植的执行体，Windows系统下的程序文件格式）的静态分析特征，包括但不限于：PE文件头信息、节信息、导入表信息、导出表信息、资源信息等，以及一个用于标识该样本是否为恶意软件的标签（legitimate）。
数据格式：CSV格式，文件名为Malware_Classification.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。数据已进行特征提取，便于直接使用。
来源信息：数据来源于对恶意软件样本的分析，并提取了PE文件相关的静态特征，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于恶意软件检测、分类、以及PE文件分析等研究。
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：适用于恶意软件分析、网络安全、机器学习等领域的学术研究，例如恶意软件检测模型的构建、PE文件特征重要性分析等。
行业应用：为安全软件开发商、安全研究人员提供数据支持，用于构建和改进恶意软件检测系统、威胁情报分析等。
决策支持：支持安全团队对恶意软件进行快速识别和分类，辅助制定安全策略。
教育和培训：可作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生理解恶意软件分析方法和技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的静态特征，构建基于静态分析的恶意软件检测模型，并评估其性能。
