恶意软件PE文件特征分析数据集MalwarePEFileFeatureAnalysis-devampatel23
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, PE文件, 静态分析, 特征提取, 计算机安全, 数据挖掘, 机器学习, 二进制分析
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件样本的PE（Portable Executable，可移植可执行）文件特征数据，记录了PE文件头信息、节信息等静态分析结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内收集的恶意软件样本的静态分析结果。
地理范围：数据来源未明确，但PE文件分析结果具有通用性，不限定特定地理区域。
数据维度：数据集包含多个PE文件特征，例如：SHA256哈希值、文件头信息（如Magic、Machine、NumberOfSections等）、节信息、编译信息、链接器版本、代码段大小、入口点地址、镜像基址、操作系统版本、子系统信息、堆栈大小等。
数据格式：CSV格式，文件名为combined-rearranged-type.csv，便于数据分析和特征提取。
来源信息：数据来源未明确，但包含了PE文件静态分析的常见特征，适合用于恶意软件分析和检测研究。
该数据集适合用于恶意软件检测、行为分析、特征工程等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于计算机安全、恶意软件分析等领域的学术研究，如基于PE文件特征的恶意软件分类、聚类分析、家族识别等。
行业应用：可以为安全厂商、安全研究人员提供数据支持，特别是在恶意软件检测引擎、威胁情报分析、安全态势感知等方面。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报收集、恶意软件防御策略制定。
教育和培训：作为计算机安全、逆向工程、恶意软件分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解PE文件结构和恶意软件特征。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的静态特征与行为之间的关系，帮助用户实现恶意软件的自动检测、分类和分析，提升安全防护能力。
