恶意软件特征分析数据集MalwareFeatureAnalysisDataset-yasirjamalk
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 安全分析, 机器学习, 特征工程, 二元分类, 恶意代码, 静态分析, 病毒检测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的恶意软件样本特征数据，用于训练和评估恶意软件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的恶意软件样本。
数据维度：包括多个特征，如AddressOfEntryPoint、MajorLinkerVersion、MajorImageVersion、MajorOperatingSystemVersion、DllCharacteristics、SizeOfStackReserve、NumberOfSections、ResourceSize等，以及一个标签“legitimate”，表示样本是否为良性软件（1）或恶意软件（0）。
数据格式：CSV格式，文件名为MalwareDataSet.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的恶意软件分析资源，经过特征提取和标注。
该数据集适合用于恶意软件检测、安全分析和机器学习模型的训练与评估。
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、安全领域的研究，如恶意软件特征识别、行为分析、恶意代码检测等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于开发恶意软件检测系统、入侵检测系统（IDS）等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析，并制定相应的安全防御策略。
教育和培训：作为信息安全、计算机科学等相关专业课程的实训素材，帮助学生理解恶意软件的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索恶意软件特征与恶意行为之间的关系，帮助用户构建高效的恶意软件检测模型，提升安全防护能力。
