网络钓鱼网站检测特征数据集PhishingWebsiteDetectionFeatures-willynchu
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, 恶意网站, 安全检测, 特征工程, 机器学习, 风险评估, 网站分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从网络钓鱼网站收集的特征数据，记录了用于识别潜在钓鱼网站的多种关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态特征数据集使用。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了网络钓鱼攻击的全球范围。
数据维度：包括30个特征，如IP地址、长URL、URL缩短、@符号、双斜杠重定向、前缀/后缀、子域名、HTTPS使用情况、域名注册长度、Favicon、NS端口、HTTPS令牌、请求URL、锚文本URL、链接数量、SFH、邮件提交、异常URL、重定向、onMouseOver事件、右键点击、弹窗、Iframe、域名年龄、DNS记录、网站流量、页面排名、Google索引、指向页面的链接数量、统计报告和最终的判断结果（Result）。
数据格式：CSV格式，文件名为phishingdatasetcsv，便于特征分析和模型构建。
该数据集适合用于网络钓鱼网站的检测与防御研究，以及机器学习模型的训练与评估。
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，如钓鱼网站检测算法的开发与优化、特征重要性分析等。
行业应用：为安全软件、浏览器扩展、网络安全服务提供商提供数据支持，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：支持安全策略制定，协助企业和组织评估网络风险，优化安全防护措施。
教育和培训：作为网络安全、机器学习课程的实训材料，帮助学生理解钓鱼网站的特征，掌握相关检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估钓鱼网站检测模型，帮助用户提高对网络钓鱼攻击的识别能力，从而降低安全风险。
