恶意软件域名与良性域名分类数据集DGAorBenignDomainNamesDataset-aayushah19
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，域名分类，数据集，机器学习，威胁检测，域名生成算法，网络防御
数据概述： 该数据集包含用于区分恶意软件域名（DGA生成的域名）和良性域名的数据，记录了域名的特征和分类标签。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：数据涵盖了全球范围内的域名，不限于特定地区。
数据维度：数据集包括域名、域名长度、字符频率、熵值、注册时间、生存时间（TTL）等变量，以及标签（DGA或良性）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究机构，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、恶意软件检测和机器学习模型训练等领域，特别是在域名生成算法检测、威胁检测等技术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：适用于恶意软件传播机制、域名生成算法的研究，如DGA域名的特征分析、恶意软件检测算法等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在恶意域名检测、网络威胁防御等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和机构提升网络防御能力。
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域名分类、威胁检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件域名的特征与检测方法，帮助用户实现高效的威胁检测，增强网络防御能力，保障网络安全。
