恶意网址检测数据集MaliciousURLDetectionDataset-shreeshailchavan
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，URL检测，数据集，机器学习，威胁情报，风险评估，数据分析
数据概述： 该数据集包含了大量被标记为恶意或良性的URL链接，用于研究和开发恶意URL检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不固定，通常根据数据集的更新时间而定。
地理范围：数据涵盖全球范围内的URL，包括来自不同国家和地区的恶意网址。
数据维度：数据集包括URL链接本身，URL的类别标签（恶意或良性），以及可能相关的URL特征，如域名，路径，响应头信息，页面内容等。
数据格式：数据通常以CSV，文本或其他结构化格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全公司，威胁情报平台，学术研究等，已进行清洗和标注。
该数据集适合用于网络安全研究，恶意软件分析，机器学习模型训练等领域，特别是在URL分类，恶意网站检测等技术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：适用于网络安全研究，如恶意URL的特征分析，检测算法的改进，新型威胁的识别等。
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，钓鱼网站检测，恶意软件防御等方面。
决策支持：支持安全策略制定，风险评估和威胁情报分析。
教育和培训：作为网络安全，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意URL检测技术。
此数据集特别适合用于探索恶意URL的特征，帮助用户实现恶意网站的识别，风险评估和安全防护，为网络安全提供数据支持。
