网络钓鱼网站检测特征数据集PhishingWebsiteDetectionFeatureDataset-emrekrdenz
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 恶意网站, 特征工程, 机器学习, 网站分析, 数据挖掘, 风险评估, 流量分析
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究和公开威胁情报的数据，记录了用于识别网络钓鱼网站的结构化特征。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。
数据维度：包括多种特征，如网站类型（Type）、URL长度（URL_LENGTH）、特殊字符数量（NUMBER_SPECIAL_CHARACTERS）、TCP会话交换次数（TCP_CONVERSATION_EXCHANGE）、远程TCP端口分布（DIST_REMOTE_TCP_PORT）、远程IP数量（REMOTE_IPS）、应用层字节数（APP_BYTES）、源端应用层数据包数量（SOURCE_APP_PACKETS）、目的端应用层数据包数量（REMOTE_APP_PACKETS）、源端应用层字节数（SOURCE_APP_BYTES）、目的端应用层字节数（REMOTE_APP_BYTES）、应用层数据包总数（APP_PACKETS）、DNS查询次数（DNS_QUERY_TIMES）以及多种源端特征（SOURCE_A至SOURCE_S）。
数据格式：CSV格式，文件名为maliciousornot.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于网络安全研究及恶意网站样本收集，并对特征进行了提取和整理。
该数据集适合用于网络钓鱼网站的检测与分析、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、机器学习等相关领域的学术研究，如恶意URL检测、钓鱼网站识别、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全产品供应商提供数据支持，用于构建和改进恶意网站检测系统，如入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）等。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估和防御策略制定，帮助用户识别和防范钓鱼攻击。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解恶意网站的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索不同特征对网络钓鱼网站识别的贡献，帮助用户构建高效的检测模型，提高网络安全防护能力。
