恶意软件内存分析数据集MalwareMemoryAnalysisDataset-avanishkumar6879
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件分析, 内存取证, 进程行为, 动态分析, 安全研究, 数据挖掘, 机器学习, 恶意代码检测
数据概述：
该数据集包含源自恶意软件分析的数据，记录了恶意软件在内存中的进程行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态快照数据集。
地理范围：数据来源于对恶意软件样本的分析，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包括多种进程相关的指标，例如：Category（类别标签）、TotalProcesses（总进程数）、ProcessesWithParentID（具有父进程ID的进程数）、AverageThreadsPerProcess（平均每个进程的线程数）、Total64BitProcesses（64位进程总数）、AverageHandlersPerProcess（平均每个进程的句柄数）、TotalDLLs（总DLL数量）、AverageDLLsPerProcess（平均每个进程的DLL数量）、TotalHandles（总句柄数）、AverageHandlesPerProcess（平均每个进程的句柄数）、PortHandles（端口句柄）、FileHandles（文件句柄）、EventHandles（事件句柄）、DesktopHandles（桌面句柄）、KeyHandles（密钥句柄）、ThreadHandles（线程句柄）、DirectoryHandles（目录句柄）、SemaphoreHandles（信号量句柄）、TimerHandles（计时器句柄）、SectionHandles（节句柄）、MutantHandles（互斥体句柄）、ModulesNotInLoadList（未加载列表中的模块）、ModulesNotInInitList（未初始化列表中的模块）、ModulesNotInMemoryList（未在内存中的模块）、AverageModulesNotInLoadList（未加载模块的平均数）、AverageModulesNotInInitList（未初始化模块的平均数）、AverageModulesNotInMemoryList（未在内存中的模块平均数）、InjectionCount（注入计数）、InjectionCommitCharge（注入提交费用）、InjectionProtectionType（注入保护类型）、UniqueInjections（唯一注入）、ProcessesNotInPSList（不在进程列表中的进程）、ProcessesNotInEProcessPool（不在E进程池中的进程）、ThreadsNotInEThreadPool（不在E线程池中的线程）、ProcessesNotInPSPCIDList（不在PSPCID列表中的进程）、ProcessesNotInCSRSSHandles（不在CSRSS句柄中的进程）。
数据格式：CSV格式，文件名为Updated_Obfuscated-MalMem2022.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于对恶意软件样本的动态分析，并提取了相关的内存特征。
该数据集适用于恶意软件行为分析、恶意代码检测、异常行为检测等领域的研究。
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：适用于恶意软件分析、计算机取证、网络安全等领域的学术研究，如基于内存特征的恶意软件检测、恶意代码行为分析、异常进程识别等。
行业应用：可以为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、端点检测和响应（EDR）等安全产品中，用于提升恶意软件的检测能力。
决策支持：支持安全团队对恶意软件的风险评估和应急响应，帮助制定更有效的安全策略。
教育和培训：作为网络安全、计算机取证等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件的内存行为特征。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的内存行为模式，帮助用户构建恶意代码检测模型，提升安全防护能力。
