网络活动日志恶意软件检测数据集ActivityLogsDatasetforMalwareDetection-hasnaintaqikazmi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，数据集，日志分析，机器学习，异常检测，威胁识别，计算机科学
数据概述： 该数据集包含来自网络活动日志的记录，专注于恶意软件检测任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络流量日志，主要来自企业和个人用户的网络活动。
数据维度：数据集包括网络活动日志的详细信息，涵盖IP地址、端口号、数据包大小、协议类型、访问时间、异常行为标记等变量。还包括恶意软件相关的特征，如恶意URL、可疑进程等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于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、机器学习及异常检测等领域，特别是在恶意软件识别、网络流量分析及威胁检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：适用于恶意软件检测、网络流量分析等网络安全研究，如恶意软件传播路径分析、异常流量识别等。
行业应用：可以为网络安全公司、企业IT部门提供数据支持，特别是在恶意软件检测、入侵防御系统优化等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助用户识别和应对潜在的网络威胁。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解日志分析、恶意软件检测及相关技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的行为特征与传播模式，帮助用户实现准确的恶意软件检测，提升网络安全防护能力。
