社交媒体钓鱼域名检测数据集Medsos-PDNSDataset-ajarparama
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，钓鱼检测，数据集，机器学习，域名分析，社交媒体，恶意软件，风险评估
数据概述：
该数据集包含来自社交媒体平台（如Facebook，Twitter等）的域名数据，用于钓鱼网站检测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为不定，具体时间跨度取决于数据集的更新频率。
地理范围：数据覆盖全球范围，主要针对社交媒体平台上的域名。
数据维度：数据集包括域名，URL，域名注册信息，页面内容，钓鱼网站标记等。
数据格式：数据提供多种格式，如CSV，JSON等，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，包括公共DNS数据，社交媒体数据抓取等，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，特别是在钓鱼网站检测，恶意URL识别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，钓鱼网站检测，恶意URL识别等学术研究，如钓鱼网站特征分析，恶意域名检测模型构建等。
行业应用：可以为安全公司，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在威胁情报分析，安全产品开发等方面。
决策支持：支持网络安全策略制定，风险评估和安全事件响应。
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钓鱼网站检测，恶意域名分析等技术。
此数据集特别适合用于探索钓鱼网站的特征和传播规律，帮助用户实现钓鱼网站的自动检测和防御，提高网络安全防护能力。
