恶意软件内存分析特征数据集MalwareMemoryAnalysisFeatureDataset-divyareddyrecharla
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 内存分析, 恶意代码检测, 特征工程, 二分类, Windows系统, 安全研究, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件分析的数据，记录了从Windows系统内存中提取的各种特征，用于恶意软件的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的内存快照。
地理范围：数据来源于对全球范围内恶意软件样本的分析，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含52个特征，涵盖进程列表、DLL列表、句柄信息、LDR模块、malfind结果、psxview结果、模块信息、服务扫描、回调函数等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为Obfuscated-MalMem2022.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于对恶意软件样本的分析，并通过对内存转储进行特征提取获得，具体来源信息未在数据集中明确说明，但数据结构与特征命名体现了其与恶意软件分析工具的关联。
该数据集适合用于恶意软件检测、恶意代码分析、安全态势感知等领域的研究与应用。
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、安全威胁情报、异常行为检测等领域的学术研究，例如基于机器学习的恶意软件分类、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、端点检测与响应（EDR）等安全产品的模型训练与评估方面。
决策支持：支持安全团队对恶意软件进行快速识别和响应，帮助企业加强安全防御能力。
教育和培训：作为信息安全、计算机科学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分析技术。
此数据集特别适合用于研究恶意软件的内存行为特征，以及构建基于机器学习的恶意代码检测模型，从而提高检测效率和准确性。
