微软恶意软件检测特征与标签数据集MicrosoftMalwareDetectionFeaturesandLabels-sarthakharne
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件检测, 机器学习, 特征工程, 计算机安全, 风险评估, Windows, 异常检测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自微软的恶意软件检测项目，记录了Windows系统上恶意软件相关的多种特征和对应的标签信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集，用于模型训练和评估。
地理范围：数据来源于全球范围的Windows系统，具有广泛的代表性。
数据维度：数据集包含两部分：final_preprocessed_feature_df.csv 包含多个特征字段，涵盖了设备信息、操作系统信息、安全产品状态、硬件配置等多个方面；final_preprocessed_label_df.csv 包含对应的标签信息，用于指示样本是否为恶意软件。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。其中，特征数据文件包含了多达100多个特征，包括数值型、类别型等，涵盖了从硬件到软件、从安全产品到操作系统配置的多种信息，标签数据文件提供了每个样本的恶意软件标签。
来源信息：数据来源于微软恶意软件检测竞赛，经过预处理，便于直接用于机器学习任务。
该数据集适合用于恶意软件检测、风险评估、异常检测等研究和应用。
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：适用于计算机安全、机器学习等领域的学术研究，例如恶意软件行为分析、特征重要性分析、新型检测算法的开发等。
行业应用：可为安全公司、杀毒软件厂商等提供数据支持，用于改进恶意软件检测模型、提升安全产品的准确性和效率。
决策支持：支持企业和个人用户进行风险评估，帮助用户了解其系统可能面临的安全威胁。
教育和培训：作为计算机安全、机器学习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软件检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估机器学习模型，以识别恶意软件，并研究不同特征对检测结果的影响，从而提升检测的准确性和效率。
