网络钓鱼网站预测数据集PhishingWebsitePredictionDataset-abhijoymukherjee
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼，数据集，网络安全，网站预测，机器学习，数据分类，信息安全，网络攻击
数据概述：该数据集包含来自多个来源的网络钓鱼网站数据，记录了大量网站的特征信息，适用于网络钓鱼网站的识别和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2014年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网站，主要为互联网上的各种类型网站。
数据维度：数据集包括网站的多个特征，如URL长度，域名注册时间，使用特殊字符情况，服务器位置，页面加载时间，SSL证书状态等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的网络安全研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习及数据分类等领域，特别是在网络钓鱼网站的检测和预测任务中具有重要应用价值。
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：适用于网络钓鱼攻击分析，网站安全性研究等学术研究，如钓鱼网站特征提取，攻击模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在恶意网站检测和用户保护方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助相关领域提高网络钓鱼攻击的识别能力。
教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼检测技术和机器学习方法。
此数据集特别适合用于探索网络钓鱼网站的特征与规律，帮助用户实现钓鱼网站的准确识别和预测，提高网络安全防护水平。
