网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-aroojf123
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL检测, 恶意URL, 信息安全, 特征工程, 机器学习, 分类模型, 安全防护
数据概述：
该数据集包含从网络收集的URL数据，记录了用于识别网络钓鱼攻击的URL特征。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：数据来源覆盖范围广泛，代表了全球网络钓鱼攻击的URL样本。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件都包含不同的URL特征，如域名相关特征、路径相关特征、字符统计特征等。具体字段包括domain_token_count（域名词元数量），avgdomaintokenlen（平均域名词元长度），tld（顶级域名长度），domainlength（域名长度），pathurlRatio（路径长度与URL总长度的比率），argDomanRatio（参数长度与域名长度的比率），NumberofDotsinURL（URL中点的数量），CharacterContinuityRate（字符连续性比率），host_letter_count（主机名字母数量），LongestPathTokenLength（最长路径词元长度），SymbolCount_Domain（域名中特殊字符数量），Entropy_Domain（域名熵）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Phishing.csv, Phishing_BestFirst.csv, Phishing_Infogain.csv, Phishing_Infogain_test.csv四个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，用于训练和评估网络钓鱼检测模型。
该数据集适合用于网络钓鱼URL检测、恶意URL识别和安全风险评估。
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：适用于信息安全、机器学习和自然语言处理交叉领域的学术研究，如网络钓鱼攻击检测、恶意URL特征分析、新型检测算法开发等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、安全情报分析、Web应用防火墙（WAF）等产品中用于模型训练和评估。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估，帮助制定更有效的安全策略和防御措施。
教育和培训：作为信息安全、机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼攻击和URL特征。
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联，帮助用户构建和优化网络钓鱼检测模型，提高安全防护水平。
