恶意URL检测与分类数据集MaliciousURLswithPreprocessingandSplitingDataset-ultramar1nescitech
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意URL，数据集，机器学习，数据挖掘，异常检测，网络攻击，分类算法
数据概述： 该数据集包含经过预处理和分割的恶意URL数据，记录了用于检测和分类恶意URL的特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确指定，推测为近年数据。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的URL样本，未限定具体地区。
数据维度：数据集包括URL的文本特征，域名特征，访问行为特征等，以及标签信息（恶意或正常）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究项目，已进行预处理和分割，用于模型训练和测试。
该数据集适合用于网络安全领域的恶意URL检测，异常检测及分类算法研究，特别是在机器学习模型训练和评估中具有重要应用价值。
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：适用于恶意URL检测，网络攻击分析等网络安全研究，如URL分类算法比较，恶意行为模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在恶意URL检测系统开发，网络威胁防护等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和个人提升网络安全的防护能力。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意URL检测技术和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索恶意URL的特征与检测算法，帮助用户实现高效的恶意URL检测和分类，提升网络安全防护水平，减少网络攻击风险。
