宙斯恶意软件与良性软件数据集ZeusMalware-GoodwareDataset-denz2142
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，良性软件，数据集，网络安全，机器学习，恶意代码分析，软件分类，威胁情报
数据概述：
该数据集收录了宙斯（Zeus）恶意软件及其它良性软件的样本数据，旨在用于恶意软件检测和分类的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据样本收集时间跨度不确定，可能涵盖多个年份。
地理范围：数据样本来源于全球范围内的网络环境。
数据维度：数据集包括恶意软件样本（宙斯及其变种）和良性软件样本的可执行文件，二进制代码，API调用序列，网络流量数据以及静态分析特征等。
数据格式：数据通常以二进制文件，CSV，JSON或其他结构化数据格式提供，具体格式取决于数据集的组织方式。
来源信息：数据来源于安全研究机构，威胁情报平台，以及公开的恶意软件样本库，并已进行整理和标注。
该数据集适合用于网络安全，恶意软件分析，机器学习，深度学习等领域的研究，特别是在恶意软件检测，分类，行为分析等方面具有重要价值。
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：适用于恶意软件分析，恶意代码检测，恶意行为识别等研究，例如，研究恶意软件的传播方式，行为特征等。
行业应用：可以为安全厂商，企业安全部门提供数据支持，特别是在构建恶意软件检测系统，威胁情报分析等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助企业和个人更好地防御恶意软件攻击。
教育和培训：作为网络安全，恶意软件分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件的特性，检测方法。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的特征和行为模式，帮助用户实现恶意软件的检测，分类和识别，从而提高网络安全防御能力。
