恶意软件与良性软件行为特征数据集-emish8
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件,良性软件,行为分析,沙箱,Windows,机器学习,安全,词袋模型,特征提取
数据概述：
本数据集包含恶意软件（标记为-1）和良性软件（标记为1）在沙箱环境（Flare VM - Windows 10）中运行产生的行为日志数据，由作者生成。数据采用词袋模型（Bag of Words）技术，将行为日志转化为词频统计矩阵。每行代表一个软件样本，每列代表一个词语（即行为特征），单元格中的数值表示该词语在对应软件样本的日志中出现的次数。数据由作者基于Ricardo Calix在相关课程中使用的技术生成，但具体实现有所不同。
数据用途概述：
该数据集主要用于恶意软件检测、行为分析、机器学习模型训练等场景。研究人员可以利用此数据训练分类模型，以区分恶意软件和良性软件；安全工程师可以利用该数据分析恶意软件的行为特征，提升对恶意软件的识别能力；教育工作者可以将其作为案例，用于讲解恶意软件分析和机器学习等相关知识。
