恶意URL特征量化分析数据集MaliciousURLFeatureQuantificationAnalysis-niranjannaik18
数据来源：互联网公开数据
标签：URL分析, 网络安全, 恶意URL, 特征工程, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含从互联网收集的URL数据，记录了URL的各种结构特征和统计量，用于识别和分析恶意URL。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态URL特征集合。
地理范围：数据来源于互联网，不限定特定地理区域，具有全球普适性。
数据维度：数据集包含多个特征维度，主要包括以下几类：URL中各种特殊字符（如 .、-、_ 等）的出现数量统计；URL长度统计；域名中各种特殊字符的出现数量统计；域名长度统计；域名是否指向IP地址；域名与服务器/客户端的交互信息；目录中各种特殊字符的出现数量统计等。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_full.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于互联网，经过特征提取和量化处理，形成结构化数据集。
该数据集适合用于恶意URL检测、网络钓鱼识别、安全风险评估等领域的研究。
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、数据挖掘、机器学习等领域的研究，例如恶意URL识别模型的构建、特征重要性分析、异常检测等。
行业应用：为安全厂商、互联网服务提供商提供数据支持，用于构建恶意URL检测系统、网络钓鱼防御系统等。
决策支持：支持安全策略制定、风险评估和威胁情报分析，帮助企业加强网络安全防护。
教育和培训：作为网络安全、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解恶意URL的特征，并进行模型训练。
此数据集特别适合用于研究URL特征与恶意行为之间的关联性，构建高效的恶意URL检测模型，从而提高网络安全防护能力。
