恶意URL检测数据集MaliciousURLDetectionDataset-meabioumohamedfawzi
数据来源：互联网公开数据
标签：URL检测, 网络安全, 恶意软件, 域名分析, 机器学习, 特征工程, 数据挖掘, 安全威胁
数据概述：
该数据集包含来自网络爬虫与安全社区的URL数据，记录了用于识别恶意或可疑URL的结构化信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态URL特征数据集。
地理范围：数据来源于全球互联网，覆盖范围广泛。
数据维度：数据集包含多个特征，包括URL本身（url），以及基于URL的各种统计特征，如字符计数（AlphaCount, DigitCount），特殊字符计数（?, -, =, ., , %, +, $, !, *, ,, /, @），子目录数量（SubdirectoryCount），重定向信息（//Redirection），URL缩短信息（is_shortened），电子邮件信息（is_email），顶级域名（TLD），顶级域名长度（TLD_Length），是否使用HTTPS（https），异常URL标识（abnormal_url），域名（domain_name），域名长度（domain_length），域名年龄（domain_age），DNS记录信息（dns_record）等。同时，数据集还包括类型标签（type），用于指示URL的类别（例如，恶意或良性）。
数据格式：CSV格式，文件名为version03 (1).csv，便于数据分析和建模。
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、机器学习和数据挖掘等领域的研究，如恶意URL检测、安全威胁分析、异常检测等。
行业应用：为网络安全公司、安全产品开发商提供数据支持，可用于构建恶意URL识别模型，提升安全防护能力。
决策支持：支持网络安全领域的风险评估、威胁情报分析，以及安全策略的制定。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解URL特征和恶意URL识别方法。
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，构建和评估各种恶意URL检测模型，从而提升网络安全防护水平。
