网络钓鱼检测模型数据集PhishingModelsDataset-nnsssadithya
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，机器学习，网络钓鱼，模式识别，风险分析，信息安全，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自网络钓鱼检测研究的数据，记录了网络钓鱼网站的特征和标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为近年，具体年份未明确标注。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络钓鱼网站特征，没有特定地域限制。
数据维度：数据集包括网站URL，域名注册信息，SSL证书状态，网页内容特征，页面重定向次数，可疑关键词，IP地址信誉等变量，以及是否为钓鱼网站的二分类标签。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行机器学习和数据分析。
来源信息：数据来源于网络钓鱼检测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习模型训练和风险分析等领域，特别是在网络钓鱼检测，异常网站识别和信息安全防护任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络钓鱼检测，恶意网站识别等网络安全研究，如钓鱼网站特征分析，检测算法优化等。
行业应用：可以为网络安全公司，金融机构提供数据支持，特别是在网络钓鱼监测，用户风险预警方面。
决策支持：支持网络安全防护策略制定和风险等级划分，帮助企业和个人减少网络钓鱼攻击风险。
教育和培训：作为网络安全，数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼检测技术和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索网络钓鱼网站的特征规律与检测方法，帮助用户实现高效的钓鱼网站识别和网络安全防护，提升网络安全防御能力。
