恶意软件静态特征分析数据集MalwareStaticFeatureAnalysisDataset-dscclass
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 静态分析, PE文件, 安全研究, 机器学习, 二分类, 病毒检测, 特征工程
数据概述：
该数据集包含从公开渠道获取的恶意软件样本的静态分析特征，用于训练和评估恶意软件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态样本集合。
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：数据集包含多个与PE文件（Portable Executable，可移植可执行文件）相关的静态特征，如文件头信息、节信息、导入表信息、资源信息等，以及一个二元标签“legitimate”，表示样本是否为良性软件（1代表良性，0代表恶意）。
数据格式：CSV格式，文件名为malware.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于对恶意软件样本进行静态分析的结果，经过特征提取与整理。
该数据集适合用于恶意软件检测、分类和特征分析的研究。
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：适用于恶意软件分析、安全领域学术研究，例如PE文件特征对恶意软件检测的影响、基于静态特征的恶意软件分类模型构建等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于构建恶意软件检测引擎、入侵检测系统（IDS）和终端安全软件。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析以及安全策略制定。
教育和培训：作为计算机安全、恶意软件分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件的静态分析方法。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的静态特征，构建高效的恶意软件检测模型，并提升对恶意软件的识别能力。
