社交网络女巫攻击识别数据集SocialNetworkSybilAttackIdentification-pavfedotov
数据来源：互联网公开数据
标签：女巫攻击, 社交网络, 欺诈检测, 异常检测, 数据挖掘, 机器学习, 安全分析, 网络安全
数据概述：
该数据集包含来自社交网络的数据，记录了用于识别女巫攻击（Sybil Attack）的特征和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的社交网络用户行为快照数据集。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，一般适用于各类社交网络环境下的女巫攻击检测。
数据维度：数据集包含多个特征字段，包括：id（用户唯一标识符），is_sybil_y（是否为女巫账号，1代表是，0代表否），以及多个匿名化的数值特征（numeric2, numeric3, numeric4, numeric5），以及一个逻辑特征（logical2），和一个平衡性指标（balanced）。
数据格式：CSV格式，文件名为anti_sybil_anonymized.csv，方便数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于社交网络行为分析，已进行匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于社交网络安全研究、欺诈检测和机器学习模型的训练。
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：适用于社交网络安全、异常检测、欺诈识别等领域的研究，如女巫攻击检测算法的开发和评估。
行业应用：为社交媒体平台、在线社区和金融机构提供数据支持，用于识别和阻止女巫攻击，维护用户安全和平台健康。
决策支持：支持安全团队制定应对女巫攻击的策略，提高平台的安全性。
教育和培训：作为网络安全、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和实践女巫攻击检测技术。
此数据集特别适合用于探索社交网络用户行为特征与女巫攻击之间的关系，帮助用户构建和优化女巫攻击检测模型，从而提升平台的安全性。
