恶意URL检测数据集MaliciousURLDetectionDataset-xuanthantsbd
数据来源：互联网公开数据
标签：URL检测, 网络安全, 恶意软件, 文本分类, 二分类模型, 数据标注, 机器学习, 安全防护
数据概述：
该数据集包含来自公开网络资源的数据，记录了用于识别恶意URL的结构化URL示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据为全球网络安全场景下的典型恶意URL与正常URL示例。
数据维度：包括“url”（URL地址）和“label”（分类标签，bad代表恶意URL，其他标签则对应正常URL）。
数据格式：CSV格式，文件名为urlscsv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于网络安全社区与公开恶意URL数据库，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于网络安全研究，特别是恶意URL检测和分类。
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：适用于网络安全与自然语言处理交叉领域的学术研究，如恶意URL识别、异常URL检测研究等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于URL过滤系统、入侵检测系统（IDS）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全体系中的风险评估与自动防御机制开发，助力企业强化安全防护策略。
教育和培训：作为信息安全与人工智能课程中的实训数据，用于学生训练模型、了解恶意URL特征。
此数据集特别适合用于探索恶意URL的规律与趋势，帮助用户实现安全防护能力的提升。
