网络钓鱼URL特征分析数据集PhishingURLFeatureAnalysisDataset-rajumavinmar
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL分析, 恶意URL, 特征工程, 网络安全, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含从公开渠道获取的钓鱼URL样本数据，记录了与网络钓鱼相关的URL特征。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，适用于全球范围内的钓鱼URL分析。
数据维度：数据集包含多个URL特征，如URL长度、主机IP、标点符号数量、特殊字符数量、数字比例、子域名数量、重定向次数等。具体字段包括url-length, host-ip, nb_dots, nb_hyphens, nb_at, nb_qm, nb_and, nb_or, nb_eq, nb_underscore, nb_tilde, nb_percent, nb_slash, nb_star, nb_colon, nb_comma, nb_semicolumn, nb_dollar, nb_space, nb_www, nb_com, nb_dslash, http_in_path, https_token, ratio_digits_url, ratio_digits_host, punycode, port, tld_in_path, tld_in_subdomain, abnormal_subdomain, nb_subdomains, prefix_suffix, random_domain, shortening_service, path_extension, nb_redirection, nb_external_redirection, length_words_raw, char_repeat, shortest_words_raw, shortest_word_host, shortest_word_path, longest_words_raw, longest_word_host, longest_word_path, avg_words_raw, avg_word_host, avg_word_path, phi。
数据格式：CSV格式，文件名为 dataset_phishing.csv，方便数据分析和模型构建。数据集中包含了多种特征，用于描述URL的结构和内容。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，经过特征提取处理。
该数据集适合用于网络钓鱼检测、恶意URL识别、网络安全风险评估等研究和应用。
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，如钓鱼URL特征分析、恶意URL检测模型的构建、网络安全风险评估模型开发等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，特别是在入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）和反钓鱼工具的开发中，可以用于模型训练和测试。
决策支持：支持安全团队进行风险评估，辅助制定网络安全防御策略，提高对钓鱼攻击的预警和响应能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解URL特征分析和钓鱼攻击检测。
此数据集特别适合用于探索URL特征与钓鱼行为之间的关系，帮助用户构建有效的钓鱼URL检测模型，从而提高网络安全防御能力。
