网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-bichngoc1604
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 恶意URL, 网络钓鱼, URL分类, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 安全防护
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的URL数据，用于识别和分类网络钓鱼、恶意软件等恶意URL。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为一个静态的、用于训练和评估的模型的数据集。
地理范围：数据来源于全球范围内的URL，涵盖了各种类型的网站和网络钓鱼攻击。
数据维度：数据集的核心字段包括URL地址和对应的类别标签（如“钓鱼”、“良性”、“篡改”等）。此外，部分数据集中还包含了URL长度、特殊字符数量、域名信息等特征，用于更深入的分析。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含多个CSV文件，如“malicious_phish.csv”、“Phishing URLs.csv”等，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于网络安全研究、公开数据集等，经过整理和标注，可用于训练和评估URL检测模型。
该数据集适合用于研究URL的特征，构建和评估URL检测模型。
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、机器学习等领域的学术研究，例如恶意URL检测、钓鱼网站识别、URL特征分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，例如入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）、反钓鱼软件等产品的模型训练和测试。
决策支持：支持企业和组织进行网络安全风险评估，提升安全防护能力，降低遭受网络攻击的风险。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的教学资源，帮助学生和研究人员了解恶意URL的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于构建和优化URL分类模型，提高对网络钓鱼和其他恶意URL的检测准确性，从而保护用户免受网络攻击。
