合法与钓鱼网站识别数据集LegitimateandPhishingWebsiteDataset-kunalraut21
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，钓鱼网站，数据集，机器学习，URL分析，恶意软件，风险评估，自然语言处理
数据概述：
该数据集包含了大量合法网站和钓鱼网站的URL和相关特征，旨在用于识别和区分合法网站与恶意钓鱼网站。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不明确，但包含了当前及过去一段时间内的网站数据。
地理范围：数据涵盖全球范围内的网站，包括各种国家和地区的网站。
数据维度：数据集包括URL，网站的HTML内容，域名信息，网站服务器信息，页面链接结构，JavaScript代码等特征，以及网站的类别标签（合法或钓鱼）。
数据格式：数据以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：数据来源于网络安全研究机构，公开数据集和钓鱼网站数据库，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，自然语言处理等领域的研究和应用，特别是在钓鱼网站检测，恶意软件识别和风险评估方面具有重要价值。
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，恶意软件分析，钓鱼网站检测等学术研究，如钓鱼网站特征提取，检测模型构建等。
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，特别是在网页安全防护，恶意URL拦截等方面。
决策支持：支持网络安全决策，帮助企业和个人防范钓鱼攻击，提升网络安全意识。
教育和培训：作为网络安全，机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解钓鱼网站的特点和检测方法。
此数据集特别适合用于探索钓鱼网站的特征和规律，帮助用户实现钓鱼网站的自动识别和拦截，从而提高网络安全防护能力。
