Windows恶意软件检测数据集WindowsMalwareDetectionDataset-oronzo
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件检测, 计算机安全, 机器学习, Windows, 异常检测, 特征工程, 数据分析, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自微软恶意软件预测挑战赛的样本数据，记录了Windows操作系统上安装的恶意软件的详细信息，用于训练和评估恶意软件检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断是微软在特定时间段内收集的系统快照。
地理范围：数据来源于全球范围内的Windows设备，涵盖了多个国家和地区。
数据维度：数据集包含83个特征，涵盖了操作系统、硬件、安全软件、行为特征等多个方面。关键字段包括MachineIdentifier（设备唯一标识符）、ProductName（产品名称）、EngineVersion（引擎版本）、AvSigVersion（病毒库版本）、HasDetections（是否检测到恶意软件）等。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_mmp.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于微软恶意软件预测挑战赛数据集，已经过脱敏处理，但保留了丰富的系统和软件信息。
该数据集适合用于恶意软件检测、异常检测、行为分析等研究，以及构建和评估机器学习模型。
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、机器学习等领域的研究，包括恶意软件检测算法的开发与评估、恶意软件行为分析、特征重要性分析等。
行业应用：为安全厂商提供数据支持，用于改进恶意软件检测引擎、提升终端安全产品的防御能力。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析和安全策略制定。
教育和培训：作为计算机安全、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件与系统特征之间的关联，构建有效的恶意软件检测模型，提高对未知威胁的识别能力。
