网络钓鱼URL特征分析数据集PhishingURLFeatureAnalysisDataset-nivarad
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, 恶意检测, 安全防护, 数据挖掘, 特征提取
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的URL数据，记录了用于识别网络钓鱼攻击的URL特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源不限，涵盖全球范围内的URL。
数据维度：包括多种URL相关特征，如URL长度、域名长度、路径长度、字符组成、数字比例等，共计数十个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为Allcsv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，已进行特征提取和整理。
该数据集适合用于网络钓鱼URL的检测和分析，以及机器学习模型的训练和评估。
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，例如网络钓鱼检测算法的优化、特征重要性分析等。
行业应用：为安全厂商提供数据支持，用于构建和改进网络钓鱼检测系统、URL过滤系统等安全产品。
决策支持：支持企业和个人在网络安全领域的风险评估和防御策略制定。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实践素材，帮助学生理解URL特征和网络钓鱼攻击。
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性，帮助用户构建高效的URL检测模型，提升网络安全防护能力。
