网络钓鱼URL特征分析数据集PhishingURLFeatureAnalysis-saniarahmn
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检测, 安全研究, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含从网络钓鱼活动中提取的URL特征数据，用于识别和分析恶意URL。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：数据来源于互联网，涵盖全球范围内的URL。
数据维度：数据集包含多种URL特征，例如：qty_dot_url（URL中点的数量）、qty_hyphen_url（URL中连字符的数量）、qty_underline_url（URL中下划线的数量）、qty_slash_url（URL中斜杠的数量）、qty_questionmark_url（URL中问号的数量）、qty_equal_url（URL中等号的数量）、qty_at_url（URL中@符号的数量）、qty_and_url（URL中&符号的数量）、qty_exclamation_url（URL中感叹号的数量）、qty_space_url（URL中空格的数量）、qty_tilde_url（URL中波浪号的数量）、qty_comma_url（URL中逗号的数量）、qty_plus_url（URL中加号的数量）、qty_asterisk_url（URL中星号的数量）、qty_hashtag_url（URL中井号的数量）、qty_dollar_url（URL中美元符号的数量）、qty_percent_url（URL中百分号的数量）、qty_tld_url（URL中顶级域名数量）、length_url（URL长度）、qty_dot_domain（域名中点的数量）、qty_hyphen_domain（域名中连字符的数量）、qty_underline_domain（域名中下划线的数量）、qty_slash_domain（域名中斜杠的数量）、qty_questionmark_domain（域名中问号的数量）、qty_equal_domain（域名中等号的数量）、qty_at_domain（域名中@符号的数量）、qty_and_domain（域名中&符号的数量）、qty_exclamation_domain（域名中感叹号的数量）、qty_space_domain（域名中空格的数量）、qty_tilde_domain（域名中波浪号的数量）、qty_comma_domain（域名中逗号的数量）、qty_plus_domain（域名中加号的数量）、qty_asterisk_domain（域名中星号的数量）、qty_hashtag_domain（域名中井号的数量）、qty_dollar_domain（域名中美元符号的数量）、qty_percent_domain（域名中百分号的数量）、qty_vowels_domain（域名中元音字母的数量）、domain_length（域名长度）、domain_in_ip（域名是否为IP地址）、server_client_domain（服务器客户端域名）、qty_dot_directory（目录中点的数量）、qty_hyphen_directory（目录中连字符的数量）、qty_underline_directory（目录中下划线的数量）等。
数据格式：CSV格式，包含dataset_smallcsv和dataset_fullcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
该数据集适合用于网络钓鱼URL特征分析、恶意URL检测、风险评估和安全研究。
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领域的学术研究，如恶意URL检测算法的开发与评估、URL特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全公司和安全产品供应商提供数据支持，用于构建和改进恶意URL检测系统、提升安全防护能力。
决策支持：支持安全策略制定和风险评估，帮助组织识别和防范网络钓鱼攻击。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的教学素材，帮助学生和研究人员深入理解URL特征分析和恶意URL检测技术。
此数据集特别适合用于探索URL特征与恶意行为之间的关联，帮助用户开发更有效的网络钓鱼检测模型，提升网络安全防护水平。
