网络钓鱼URL检测特征数据集PhishingURLDetectionFeatureDataset-bhimanirohit
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL分析, 特征工程, 机器学习, 恶意URL, 安全检测, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含从互联网上收集的URL数据，记录了各种URL的结构特征，用于训练和评估网络钓鱼URL检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围广泛，包含来自不同来源的URL，体现了全球范围内的网络钓鱼活动。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖了URL的长度、标点符号数量、重定向次数、域名特征、数字字符比例等，以及一个表示URL是否为钓鱼网站的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为Featured_dataset.csv，提供了详细的URL特征和对应的标签。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，经过特征提取和标签标注，便于模型训练和评估。
该数据集适合用于网络钓鱼URL检测、恶意URL识别、风险评估以及相关机器学习模型的构建和优化。
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，如URL特征重要性分析、新型钓鱼攻击检测方法研究等。
行业应用：为安全软件开发商、网络服务提供商等提供数据支持，用于构建和改进钓鱼网站检测系统、恶意URL过滤系统等。
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，防范钓鱼攻击。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解URL特征、构建检测模型。
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，提升用户对恶意URL的识别能力，从而提高网络安全防御水平。
