域名生成算法检测用恶意域名黑名单数据集-2023年-slashtea

域名生成算法检测用恶意域名黑名单数据集-2023年-slashtea 数据来源：互联网公开数据 标签：DGA,域名生成算法,恶意软件,网络安全部,机器学习,分类器,网络安全,域名检测

数据概述： 本数据集包含从Alexa网站排名和黑名单中收集的之前恶意域名生成算法（DGA）生成的域名。数据集来源信息可在数据集来源部分找到。该数据集的目的是构建一个分类器，用于检测潜在受DGA恶意软件感染的机器。通常，受感染的机器会生成大量随机域名，其中包含一个活跃的C&C（命令与控制）服务器。

数据集中的域名被划分为随机生成的域名和合法域名两类，旨在训练二元分类器以区分这两类域名。数据来源包括Alexa网站排名和黑名单数据库，确保了数据的多样性和权威性。

数据用途概述： 该数据集适用于网络安全研究、恶意软件检测系统开发、机器学习分类器训练等多种场景。研究者可以利用此数据集开发和评估DGA检测算法；网络安全专业人员可以使用该数据集进行恶意域名识别训练；教育机构可以利用该数据集进行网络安全和机器学习的教学。通过分析和利用这些数据，可以有效提升对DGA恶意软件的检测能力和网络安全防御水平。