网络钓鱼URL特征分析数据集PhishingURLFeatureAnalysisDataset-ganeshg23
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL分析, 恶意网址, 特征工程, 机器学习, 安全检测, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自网络安全领域的数据，记录了用于识别网络钓鱼URL的结构化特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据为全球网络钓鱼场景下的URL特征。
数据维度：数据集包括多个URL特征，如qty_slash_url（URL中斜杠数量）, time_domain_activation（域名激活时间）, length_url（URL长度）, directory_length（目录长度）, file_length（文件名长度）, qty_dot_domain（域名中点的数量）, qty_at_params（@参数数量）, qty_dot_directory（目录中点的数量）, tls_ssl_certificate（TLS/SSL证书是否存在）, qty_mx_servers（MX服务器数量）, qty_at_url（URL中@数量）, url_shortened（URL是否被缩短）, qty_ip_resolved（IP解析数量）, tld_present_params（顶级域名是否包含参数）, qty_servers（服务器数量）, domain_spf（域名SPF记录）, time_domain_expiration（域名过期时间）, qty_hyphen_url（URL中横杠数量）, qty_dot_file（文件名中点的数量）, qty_hyphen_domain（域名中横杠数量）以及phishing（是否为钓鱼网站的标签）。
数据格式：CSV格式，文件名为features_dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的网络安全研究，已进行特征提取和标准化处理。
该数据集适合用于网络钓鱼检测模型训练和URL特征分析研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，如钓鱼网站检测模型的构建、URL特征重要性分析、恶意URL识别等。
行业应用：为安全厂商、互联网服务提供商提供数据支持，尤其适用于构建钓鱼网站检测系统、URL信誉评估系统、以及风险预警系统等。
决策支持：支持企业和个人用户识别和防范网络钓鱼攻击，提升网络安全防护水平。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解钓鱼网站的特征，掌握模型构建和评估方法。
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，帮助用户构建高效的钓鱼网站检测模型，提高网络安全防护能力。
