恶意网址检测数据集InfectedURLDetectionDataset-juliaanddragons
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意网址，数据集，机器学习，URL分析，威胁情报，风险评估，网络钓鱼
数据概述： 该数据集包含一系列网址及其对应的恶意或良性标签，用于训练和评估恶意网址检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围不定，涵盖了过去几年收集的网址信息。
地理范围：数据覆盖全球范围，收集了来自不同国家和地区的网址。
数据维度：数据集包括网址（URL），恶意/良性标签，以及可能包含的网址特征，如域名信息，页面内容，链接特征等。
数据格式：数据通常以CSV或其他文本格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全资源，威胁情报平台，以及恶意网址数据库，已进行必要的清洗和标注。
该数据集适合用于网络安全，机器学习，数据挖掘等领域，特别是在恶意网址识别，网络钓鱼检测，以及风险评估等任务中具有重要价值。
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：适用于恶意网址检测算法的研究与开发，如基于机器学习的分类模型，基于规则的检测系统等。
行业应用：可以为安全厂商，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在恶意网址拦截，安全产品开发等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和个人防范网络威胁。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意网址检测技术。
此数据集特别适合用于探索恶意网址的特征和规律，帮助用户实现恶意网址的准确检测和防御，提升网络安全防护能力。
