系统调用频率分析恶意软件分类数据集SystemCallFrequencyMalwareClassificationDataset-elvinhammond
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件分析, 系统调用, 行为分析, 机器学习, 恶意软件检测, 特征工程, 操作系统, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件样本的系统调用频率统计数据，用于进行恶意软件的分类和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态样本数据集使用。
地理范围：数据来源于对恶意软件样本的分析，不限定地理范围。
数据维度：数据集包含大量系统调用（如open, read, write等）的出现频率，以及一个“Class”标签，用于指示该样本所属的恶意软件类别。
数据格式：CSV格式，文件名为feature_vectors_syscalls_frequency_5_Cat.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于对恶意软件样本的动态分析，通过提取程序运行时产生的系统调用序列，并统计其出现频率生成。
该数据集适合用于恶意软件行为分析、恶意软件分类、异常检测等研究。
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、人工智能和系统安全等领域的学术研究，如恶意软件行为建模、基于系统调用的恶意软件检测、恶意软件家族聚类等。
行业应用：为安全厂商、安全研究机构提供数据支持，可用于构建恶意软件检测系统、入侵检测系统（IDS）、威胁情报分析等。
决策支持：支持安全团队进行恶意软件威胁评估、风险分析，帮助制定有效的安全防御策略。
教育和培训：作为计算机安全、逆向工程、恶意软件分析等课程的实训素材，帮助学生理解恶意软件行为特征，学习恶意软件分析技术。
此数据集特别适合用于探索系统调用频率与恶意软件类别之间的关联性，帮助用户构建高效的恶意软件检测模型、提升安全防护水平。
