恶意软件静态特征分析数据集MalwareStaticFeatureAnalysisDataset-usmanadepoju
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 静态分析, 文件特征, 安全分析, 机器学习, 二元分类, 可执行文件, 恶意代码检测
数据概述：
该数据集包含从恶意软件样本中提取的静态特征，用于识别和分类恶意程序。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的恶意软件特征集合。
地理范围：数据来源未作具体限定，样本可能来自全球范围内的恶意软件。
数据维度：数据集包括多个特征，例如文件头信息、节信息、导入表和导出表信息等。具体字段包括：e_cblp, e_cp, e_lfanew, Machine, NumberOfSections, TimeDateStamp, Characteristics, MajorLinkerVersion, MinorLinkerVersion, SizeOfCode, SizeOfInitializedData, SizeOfUninitializedData, AddressOfEntryPoint, BaseOfCode, ImageBase, FileAlignment, MajorOperatingSystemVersion, MajorImageVersion, MinorImageVersion, MajorSubsystemVersion, MinorSubsystemVersion, SizeOfHeaders, CheckSum, SizeOfImage, Subsystem, DllCharacteristics, SizeOfStackReserve, SizeOfStackCommit, Malware, SuspiciousImportFunctions, SectionMinEntropy, SectionMinRawsize, SectionMaxPhysical, SectionMaxVirtual, SectionMaxPointerData, SectionMaxChar, DirectoryEntryImport, DirectoryEntryImportSize, DirectoryEntryExport, ImageDirectoryEntryExport, ImageDirectoryEntryImport, ImageDirectoryEntryResource, ImageDirectoryEntryException, ImageDirectoryEntrySecurity。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset1clean.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的静态分析结果，已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于恶意软件检测、分类和分析的研究。
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、机器学习等方向的学术研究，如恶意软件检测算法的开发、恶意软件家族聚类分析等。
行业应用：可用于构建基于静态特征的恶意软件检测系统，如杀毒软件、入侵检测系统等。
决策支持：支持安全团队对恶意软件进行快速识别和风险评估。
教育和培训：作为信息安全、计算机科学等相关课程的实训数据，帮助学生理解恶意软件的静态特征，并进行相关的实验和项目。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的静态特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建有效的恶意软件检测模型，提高安全防护水平。
