恶意软件样本PCA降维特征数据集-2014年10月至2016年12月
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件,安全分析,PCA,沙箱,网络安全,特征工程,机器学习,恶意代码
数据概述：
本数据集包含了2014年10月至2016年12月期间，通过沙箱环境对恶意软件进行手动和自动分析后提取的PCA（主成分分析）降维特征。数据集共包含143332个恶意软件样本的扫描结果，这些样本之间存在不同的关联性。数据集中仅包含数值型输入变量，这些变量是PCA转换的结果。由于保密性问题，我们无法提供原始数据和最新的数据信息。
数据用途概述：
该数据集适用于恶意软件分析、安全研究、机器学习模型训练等多种场景。研究人员可以使用该数据进行恶意软件的分类、检测、行为分析等研究；安全工程师可以利用该数据来构建恶意软件检测模型，提高安全防护能力；数据科学家可以利用该数据进行特征工程和模型优化，探索恶意软件的内在规律。此外，该数据集也可用于安全教育和培训，帮助学习者理解恶意软件的特性和分析方法。
