网络钓鱼数据集

网络钓鱼数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼,机器学习,UCI数据集,分类模型,特征工程,数据安全,数据挖掘

数据概述：
本数据集基于UCI机器学习仓库中的网络钓鱼数据集，原始格式为ARFF，已转换为CSV格式。数据集包含多个特征，用于描述网络钓鱼网站的特征，包括但不限于URL长度、是否存在特殊字符、域名年龄、是否使用HTTPS等。这些特征有助于识别潜在的网络钓鱼网站，为网络钓鱼检测提供数据支持。

数据用途概述：
该数据集适用于网络钓鱼检测相关的机器学习模型训练与验证，能够支持分类模型的开发与优化。研究人员可利用此数据集进行特征工程分析，提取关键特征以提高模型性能；企业与机构可将其用于网络安全性评估，识别潜在的网络钓鱼威胁；此外，数据集也适用于数据安全领域的教学与研究，帮助学习者理解网络钓鱼检测的基本原理与实践方法。