网络钓鱼网站检测数据集PhishingWebsiteDetectionDataset-ruckdent
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 钓鱼网站, URL分析, 机器学习, 恶意URL, 特征工程, 网站安全, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含多个CSV文件，整合了来自网络安全社区和公开数据集的URL数据，旨在用于网络钓鱼网站的检测与识别。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集，反映了特定时期的网络钓鱼网站特征。
地理范围：数据涵盖全球范围内的网络钓鱼网站及相关URL，代表了不同地域的网络钓鱼活动。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，其中：
phishing_site_urls.csv：包含URL和标签（0表示正常网站，1表示钓鱼网站）。
malicious_phish.csv：包含URL和网站类型信息。
Phishing_dataset_01.csv：包含多种URL特征，如IP地址使用、URL长度、SSL状态、域名注册时长等，以及一个“Result”字段，指示该URL是否为钓鱼网站。
Phishing_dataset_03.csv：包含URL、域名、目录、文件和参数中各种字符的数量统计，以及URL长度等特征。
Phishing_dataset_02.csv和Phishing_dataset_04.csv：包含类似Phishing_dataset_01.csv的URL特征和结果标签。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据读取、处理和分析。
来源信息：数据来源于网络安全研究、公开数据集等，经过整理和标注，可用于模型训练和评估。
该数据集适合用于网络钓鱼网站检测、恶意URL识别、安全威胁情报分析等领域的研究和应用。
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、数据挖掘等领域的研究，例如URL特征分析、钓鱼网站检测模型的构建与评估。
行业应用：为安全行业提供数据支持，可用于构建钓鱼网站检测系统、安全情报分析平台，提升网络安全防护能力。
决策支持：支持安全决策，帮助企业和个人识别和防范钓鱼网站攻击，降低安全风险。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解钓鱼网站的特征，并进行模型训练和实验。
此数据集特别适合用于探索URL特征与钓鱼网站之间的关联，构建高效的钓鱼网站检测模型，从而提升网络安全防护水平。
