网络钓鱼网站检测数据集PhishingWebsiteDetectionDataset-hegdevinayak
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, 特征工程, 风险评估, 网站检测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究的数据，记录了用于识别网络钓鱼网站的URL特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络钓鱼网站与合法网站。
数据维度：数据集包含多个URL特征，包括但不限于：是否包含IP地址、URL长度、是否使用缩短服务、@符号的使用、双斜杠重定向、前缀后缀、子域名使用、SSL状态、域名注册时长、Favicon、端口、HTTPS标记、请求URL、锚文本链接、链接标签、SFH、提交到电子邮件、异常URL、重定向、鼠标悬停事件、右键点击、弹出窗口、Iframe、域名年龄、DNS记录、网站流量、页面排名、谷歌索引、指向页面的链接数量、统计报告以及最终的分类结果（Result）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset_cyber.csv，便于特征分析和模型构建。
数据来源：数据来源于网络安全研究和公开数据集，经过特征提取和标注。
该数据集适合用于网络钓鱼网站检测、恶意URL识别、以及相关安全风险评估和防御策略的研究。
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，如钓鱼网站检测算法的开发、URL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，特别是在入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）和安全浏览器插件等产品中应用。
决策支持：支持企业和个人用户识别和防范钓鱼网站，提升网络安全意识和风险防范能力。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解钓鱼网站的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索URL特征与钓鱼网站之间的关系，帮助用户构建准确的网络钓鱼网站检测模型，提升网络安全防护水平。
