网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-kunal4892
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL检测, 安全威胁, 机器学习, 二元分类, 域名分析, 恶意URL, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究和公开威胁情报的数据，记录了用于识别网络钓鱼网站的URL信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态URL数据集。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络钓鱼和合法URL。
数据维度：包括多个URL相关的特征，如域名、域名排名、是否为IP地址、有效时长、URL长度、是否包含@符号、是否重定向、是否包含连字符、域名长度、子域名数量以及标签（0代表合法URL，1代表网络钓鱼URL）。
数据格式：CSV格式，文件名为combined_dataset.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于Kaggle数据集，已进行清洗和特征提取。
该数据集适合用于网络钓鱼URL检测、恶意URL识别、安全威胁分析和机器学习模型的训练与评估。
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、自然语言处理等领域的研究，如恶意URL检测、钓鱼网站识别、特征重要性分析等。
行业应用：为安全厂商、互联网服务提供商提供数据支持，尤其适用于构建URL信誉系统、恶意网站拦截系统和安全审计工具。
决策支持：支持企业和组织的网络安全策略制定，帮助提高对钓鱼攻击的防御能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解URL特征和钓鱼网站的识别方法。
此数据集特别适合用于探索URL特征与网络钓鱼行为之间的关系，帮助用户构建高效的恶意URL检测模型，提高网络安全防御水平。
