网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-murataltay3504
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 钓鱼检测, URL分析, 机器学习, 特征工程, 二分类, 安全防护, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从网络安全社区收集的URL数据，用于训练和评估网络钓鱼URL的检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络钓鱼攻击案例。
数据维度：数据集包含31个特征，涵盖URL的多种属性，如是否使用IP地址、URL长度、是否存在缩短服务、SSL证书状态、域名注册时长、页面排名、Google索引等。目标变量为“Result”，表示URL是否为钓鱼网站（-1为钓鱼网站，1为合法网站）。
数据格式：CSV格式，文件名为phishing.csv，方便数据分析和模型训练。数据已进行特征提取和初步处理，便于直接使用。
该数据集适合用于网络钓鱼URL检测、恶意URL识别、安全风险评估和机器学习模型的构建与评估。
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、机器学习和数据挖掘等领域的学术研究，例如钓鱼攻击检测方法研究、URL特征重要性分析、新型钓鱼攻击识别等。
行业应用：为安全软件、网络安全公司和互联网服务提供商提供数据支持，用于构建钓鱼网站检测系统、恶意URL过滤系统、安全情报分析平台等。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和防护策略制定，帮助提升网络安全防护能力，降低钓鱼攻击风险。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入了解钓鱼攻击的特征，掌握钓鱼网站检测技术。
此数据集特别适合用于训练和评估机器学习模型，以实现对钓鱼URL的自动检测，从而提高用户安全意识，保护用户免受网络钓鱼攻击的侵害。
