网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-vishalxtyagi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL检测, 安全分析, 机器学习, 恶意网址, 数据标注, 风险评估, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自网络安全社区和公开资源的网络钓鱼URL数据，记录了用于识别和区分钓鱼网站的URL及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据来源于全球网络环境，涵盖各类钓鱼网站和合法网站的URL样本。
数据维度：数据集包含多个特征，包括URL本身、是否具有IP地址、URL长度、是否使用缩短服务、是否包含@符号、是否使用双斜杠重定向、前缀后缀的使用情况、子域名情况、URL深度、域名注册长度、Favicon、端口、HTTPS令牌、请求URL、锚文本URL、标签中的链接数量、SFH、提交到电子邮件、异常URL、重定向、鼠标悬停时的重定向、右键点击、弹出窗口、Iframe、域名年龄、DNS记录和Web流量等。标签字段标识URL的类别（1代表钓鱼URL）。
数据格式：CSV格式，包含多个csv文件，其中phished-urlscsv文件提供了结构化特征信息，便于进行特征分析和模型训练。
该数据集适用于网络钓鱼URL检测、恶意URL识别、以及相关安全风险评估和防御策略的研究。
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研究，如钓鱼网站识别、恶意URL检测、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全研究人员提供数据支持，用于构建钓鱼URL检测模型，提升安全产品的检测能力。
决策支持：支持企业和个人用户进行网络安全风险评估，帮助用户识别钓鱼网站，避免网络诈骗。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解钓鱼URL的特征，并进行相关模型的构建和训练。
此数据集特别适合用于探索钓鱼URL的特征，并构建基于机器学习的检测模型，提高对钓鱼攻击的防御能力。
