恶意URL检测数据集MaliciousURLDetectionDataset-viratkothari
数据来源：互联网公开数据
标签：URL安全, 网络安全, 恶意软件, 特征工程, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 网站安全
数据概述：
该数据集包含来自互联网的URL数据，记录了用于识别恶意URL的各种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源不限，涵盖全球范围内的URL。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如URL长度、特殊字符数量、字符集、服务器信息、WHOIS信息（国家、注册日期、更新日期）、TCP连接信息、远程端口分布、远程IP数量、应用层字节数、数据包数量等，以及最终的“Type”标签，表明URL是否为恶意。
数据格式：CSV格式，文件名为malicious_benign.csv，方便数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，提取了URL相关特征。
该数据集适用于网络安全领域，用于恶意URL的检测与识别，以及网络安全风险评估。
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、机器学习等领域的学术研究，如恶意URL检测算法的改进、特征重要性分析等。
行业应用：为安全厂商提供数据支持，用于构建恶意URL检测引擎、安全情报分析等。
决策支持：支持企业和组织进行网络安全风险评估，提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解恶意URL检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估恶意URL检测模型，帮助用户提升网络安全防护能力。
