Windows恶意软件检测测试数据集WindowsMalwareDetectionTestDataset-anirithp
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, Windows, 计算机安全, 机器学习, 威胁检测, 操作系统, 软件版本, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自Windows操作系统的恶意软件检测相关数据，用于评估和测试恶意软件检测模型的性能。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但基于Windows操作系统，推测为全球范围。
数据维度：数据集包括多个特征，涵盖了机器标识符、产品名称、引擎版本、应用程序版本、病毒库版本、系统状态、硬件信息、操作系统版本、安全状态等多个方面，共计83个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于微软恶意软件检测挑战赛，经过预处理，用于模型训练和评估。
该数据集适用于恶意软件检测、异常检测、安全态势评估等领域。
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：适用于计算机安全领域的学术研究，例如恶意软件行为分析、特征重要性评估、新型攻击检测等。
行业应用：为安全软件开发商、安全服务提供商提供数据支持，用于恶意软件检测模型的训练、优化和评估，以及安全威胁情报分析。
决策支持：支持企业和组织的安全决策，帮助其评估安全风险、优化安全策略，提升整体安全防护能力。
教育和培训：作为计算机安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解恶意软件检测技术，提升实践能力。
此数据集特别适合用于评估不同机器学习算法在恶意软件检测任务上的表现，分析不同特征对检测结果的影响，并探索新的检测方法。
