网络钓鱼URL特征分析数据集PhishingURLFeatureAnalysis-axithchoudhary
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, 数据挖掘, 安全检测, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自公开的网络钓鱼检测项目的数据，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：数据来源于全球范围内的网络钓鱼URL样本。
数据维度：数据集包括多个与URL相关的量化特征，涵盖了URL中特殊字符的数量、域名特征等。具体特征包括：URL中点、连字符、下划线等字符的数量，域名长度，域名中元音字母的数量，以及域名是否为IP地址等。
数据格式：CSV格式，包含train_dataset.csv和test_dataset.csv两个文件，便于特征分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络钓鱼检测项目，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于网络钓鱼URL检测、恶意URL识别以及相关安全领域的机器学习模型构建。
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、数据挖掘和机器学习交叉领域的学术研究，例如恶意URL检测模型的构建、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全研究人员和安全产品开发商提供数据支持，尤其适用于开发钓鱼网站检测系统、恶意URL过滤系统。
决策支持：支持安全领域风险评估和安全策略制定，帮助企业和个人提高网络安全意识和防护能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解网络钓鱼攻击的特征，并掌握相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估网络钓鱼检测模型，并深入理解URL特征与钓鱼行为之间的关系，从而提升安全防护的有效性。
