恶意URL检测特征数据集MaliciousURLDetectionFeatureDataset-ganeshg23
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, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含从公开网络资源中收集的URL数据，记录了各种URL的统计特征，用于识别恶意URL。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据来源于全球互联网，涵盖各种类型的URL。
数据维度：数据集包含多个URL的统计特征，包括：
URL中各种字符的出现次数（如“.”、“-”、“_”、“/”、“?”等）。
URL的长度。
域名中各种字符的出现次数。
域名长度。
域名是否为IP地址。
域名是否与服务器客户端域名匹配。
URL路径中各种字符的出现次数。
数据格式：CSV格式，文件名为mendeley_dataset_fullcsv，便于特征分析和模型训练。
该数据集适用于恶意URL检测、网络钓鱼识别等安全相关的研究和应用。
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、机器学习等领域的研究，例如URL特征对恶意URL的预测能力分析、恶意URL检测模型的构建与优化等。
行业应用：为安全软件公司、网络安全服务提供商提供数据支持，可用于构建恶意URL识别引擎、威胁情报分析等。
决策支持：支持企业和机构进行网络安全风险评估，辅助制定安全策略，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数据，帮助学生和研究人员理解恶意URL的特征，并进行模型训练与评估。
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，从而提升网络安全防护水平。
