恶意URL检测特征数据集MaliciousURLDetectionFeatureDataset-aroojf123
数据来源：互联网公开数据
标签：URL分析, 网络安全, 恶意软件, 特征工程, 机器学习, 风险评估, 网站安全, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从互联网收集的URL数据，旨在用于训练和评估恶意URL检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，可视为用于模型训练和验证的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确限定，可能涵盖全球范围内的URL。
数据维度：数据集包括42个特征，涵盖URL的多种属性，如URL长度、特殊字符数量、域名特征、子域名特征、路径特征、查询参数特征等。其中，“Type”字段为标签，表示URL的类型（0代表良性，1代表恶意）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset (1).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于URL特征分析、恶意URL检测模型的构建与评估。
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，例如恶意URL识别算法的优化、新型特征的探索、不同机器学习模型的对比分析等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，可用于构建和改进恶意URL检测系统、Web应用防火墙（WAF）等，提升网络安全防护能力。
决策支持：支持企业和组织进行网络安全风险评估，辅助制定针对性的安全策略，降低安全风险。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的教学案例，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，提升网络安全防护水平。
