恶意URL检测数据集MaliciousURLDetectionDataset-drjaveriaamin
数据来源：互联网公开数据
标签：URL检测, 网络安全, 恶意软件, 机器学习, 域名分析, 特征工程, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究的数据，记录了用于检测恶意URL的结构化特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于互联网，覆盖范围广泛，不限于特定地区。
数据维度：数据集包括多个特征，如域名排名（domain-ranking）、多层域名长度（mld_res）、多层域名路径相似度（mldps_res）、URL中特殊字符数量（card_rem）、相对路径相似度比率（ratio_Rrem、ratio_Arem）、Jaccard相似系数（jaccard_RR、jaccard_RA、jaccard_AR、jaccard_AA、jaccard_ARrd、jaccard_ARrem）以及URL的标签（label，0或1，标识URL是否为恶意）。
数据格式：CSV格式，文件名为urlsetcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络安全研究，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于恶意URL检测、网络钓鱼（phishing）识别和安全风险评估。
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：适用于网络安全、机器学习领域的学术研究，如恶意URL特征分析、新型检测算法开发等。
行业应用：为安全软件和在线服务提供商提供数据支持，用于构建和优化恶意URL检测模型，如入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估，快速识别和响应潜在的网络威胁。
教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解恶意URL检测技术。
此数据集特别适合用于探索URL特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建高效的恶意URL检测模型，提升网络安全防护能力。
