印度尼西亚恶意软件分类建模数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件分类,Adware,Scareware,SMS_Malware,Benign,网络安全,机器学习,训练数据,测试数据
数据概述：
本数据集包含四类标签：Adware（广告软件）、Scareware（恐吓软件）、SMS_Malware（短信恶意软件）和Benign（良性软件）。数据集涵盖35365个条目（行），每个条目包含85个特征。数据来自CIC（加拿大互联网安全中心）存储库，旨在用于恶意软件分类建模。
数据用途概述：
该数据集适用于恶意软件分类建模、网络安全研究和机器学习算法评估等多种场景。研究人员可利用此数据集训练和测试分类模型，以提高恶意软件检测的准确性和效率；网络安全专业人员可以借助数据集识别和防范不同类型的恶意软件；教育机构可以将其用于教学和实验，帮助学生理解恶意软件分类的基本原理和实际应用。
举例：
数据集中的train.csv文件包含用于训练模型的数据，test.csv文件则用于模型的测试和验证，sample_submission.csv文件提供了一个符合要求的提交文件格式示例，方便参赛者和研究者提交自己的分类结果。
