网络钓鱼URL特征分析数据集PhishingURLFeatureAnalysisDataset-boxerhigh
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL分析, 安全检测, 机器学习, 特征工程, 恶意URL, 网络安全, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从互联网上收集的URL数据，并提取了多种与网络钓鱼相关的特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的、用于模型训练和评估的特征集合。
地理范围：数据来源于互联网，覆盖范围广泛，不限于特定国家或地区。
数据维度：数据集包含了89个特征，涵盖URL的长度、主机名、IP地址、标点符号数量、特殊字符、域名信息、重定向、页面内容、JavaScript、表单、图像等多方面信息。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_phishing.csv，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集的来源可能包括公开的网络安全研究、恶意URL数据库以及爬虫抓取的数据。数据经过特征提取和整理，便于进行网络钓鱼检测模型的构建。
该数据集适合用于网络钓鱼检测、恶意URL识别、安全风险评估和相关领域的学术研究。
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、机器学习等领域的学术研究，例如网络钓鱼攻击检测、恶意URL识别、安全策略分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全厂商提供数据支持，用于开发钓鱼网站检测系统、安全防护软件、威胁情报分析平台等。
决策支持：支持企业和机构进行安全风险评估、安全策略制定和安全培训，提升对网络钓鱼攻击的防御能力。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员了解网络钓鱼攻击的特征，学习构建和评估钓鱼检测模型。
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联，帮助用户构建有效的钓鱼网站检测模型，提升用户在网络环境中的安全防护能力。
