恶意与良性网址检测数据集-ayaosama21
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，URL分析，数据集，机器学习，文本挖掘，风险评估，威胁情报
数据概述： 该数据集包含大量网址数据，旨在用于恶意和良性网址的检测与分类。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录时间范围涵盖近期，以反映最新的网络威胁形势。
地理范围： 数据来源于全球范围内的网址，包括各种类型的网站。
数据维度： 数据集包括URL地址，URL所属类别（恶意或良性），以及可能包含的其他特征，如域名信息，页面内容，访问历史等。
数据格式： 数据以CSV或文本格式提供，便于进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的网络安全报告，恶意网址数据库，以及良性网址的收集等，并已进行清洗和标注。
该数据集适合用于网络安全，机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在恶意URL检测，网络钓鱼识别和威胁情报分析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：适用于网络安全研究，如恶意URL检测算法的开发和评估，新型网络攻击手段的分析等。
行业应用：可以为安全厂商，企业安全部门提供数据支持，特别是在恶意网址拦截，安全策略制定和安全事件响应等方面。
决策支持：支持安全风险评估，威胁情报分析和安全态势感知。
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。
此数据集特别适合用于探索恶意URL的特征和模式，帮助用户实现恶意网址的快速识别和拦截，提高网络安全防护能力。
