恶意软件清理数据集MalwareCleanedDataset-bansalaarushi
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，网络安全，数据集，机器学习，数据清洗，计算机安全，数据分析，恶意代码
数据概述： 该数据集包含经过清理的恶意软件数据，记录了恶意软件的特征和行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的恶意软件样本，包括不同国家和地区的来源。
数据维度：数据集包括恶意软件的文件哈希值、文件类型、文件大小、恶意软件家族、恶意行为特征、检测时间等变量。数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的恶意软件数据库和网络安全研究机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、恶意软件分析、机器学习模型训练等领域，特别是在恶意软件检测、行为分析及威胁情报生成等任务中具有重要价值。
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：适用于恶意软件家族分类、恶意行为模式识别、威胁趋势分析等研究，如恶意软件传播路径分析、新型恶意软件特征研究等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业安全部门提供数据支持，特别是在恶意软件检测、入侵防御、威胁情报生成等方面。
决策支持：支持网络安全事件的快速响应和威胁评估，帮助安全团队制定更有效的防护策略。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件分析和网络安全技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的演化规律和攻击特征，帮助用户实现高效的恶意软件检测和网络安全防护，提升威胁识别的准确性和响应速度。
