网络钓鱼网站检测数据集PhishingWebsiteDetectionDataset-adammohammedi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, 网站安全, 机器学习, 特征工程, 风险评估, 恶意网址, 数据挖掘, 二元分类
数据概述：
该数据集包含从网络收集的网站特征数据，用于识别潜在的网络钓鱼（钓鱼）网站。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，反映特定时间段的网站特征。
地理范围：数据涵盖全球范围内的网站，重点关注网络钓鱼攻击。
数据维度：数据集包含31个特征，涵盖了URL特征、域名特征、HTML标签特征、安全证书特征等，以及最终的“Result”（结果）标签，用于指示该网站是否为钓鱼网站。
数据格式：CSV格式，文件名为datasetcsv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集可能来源于公开的网络安全研究、钓鱼网站数据库等。
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、恶意软件分析等领域的研究，如钓鱼网站检测算法的开发与评估、特征重要性分析等。
行业应用：为安全公司、互联网服务提供商等提供数据支持，用于构建钓鱼网站检测系统、提升用户安全防护能力。
决策支持：支持企业和个人用户识别钓鱼网站，降低网络钓鱼攻击的风险。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员了解钓鱼网站的特征，并进行模型构建与训练。
此数据集特别适合用于构建和评估钓鱼网站检测模型，帮助用户识别恶意网站，保护用户免受网络钓鱼攻击。
