网络钓鱼URL检测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL检测, 网络安全, 数据分类, 机器学习, 数据特征提取
数据概述：
本数据集是PhiUSIIL开发的网络钓鱼URL检测数据集，包含235,795个URL样本，其中134,850个为合法URL，100,945个为网络钓鱼URL。数据集的特征信息是从网页源代码和URL本身提取的，包括URL长度、域名属性、多种基于URL的相似度评分等指标。数据集旨在支持机器学习分类任务，为网络钓鱼检测模型的构建提供重要资源。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全领域的网络钓鱼检测研究，具体包括：
1. 机器学习模型训练：研究人员可利用数据集中的特征信息训练分类模型，识别合法URL与网络钓鱼URL。
2. 特征工程探索：通过对URL长度、域名属性等特征的分析，进一步优化网络钓鱼检测算法。
3. 实时检测系统开发：企业或机构可基于数据集开发实时网络钓鱼检测系统，保护用户免受钓鱼攻击。
4. 安全策略制定：网络安全团队可结合数据集分析结果，制定更有效的防护策略。
5. 教育与学习：数据集可用于网络安全课程教学，帮助学生理解网络钓鱼检测的技术原理。
数据集涵盖了丰富的URL特征，为网络钓鱼检测研究提供了全面的数据支持，适用于学术研究、工业应用及教育培训等多种场景。
