安卓恶意软件检测数据集AndroidMalwareDetectionDataset-suzuai
数据来源：互联网公开数据
标签：安卓恶意软件, 恶意代码检测, 机器学习, 二分类, APK分析, 特征提取, 安全研究, 移动安全
数据概述：
该数据集包含安卓应用程序（APK）的静态分析特征，用于恶意软件检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但适用于全球安卓恶意软件分析。
数据维度：数据集包含APK文件的哈希值（namefile）以及对应的恶意软件标签（target，0代表良性，1代表恶意）。同时，还包含APK的配置信息(Cfg)、权限信息(Permiss)等特征，以及使用NumPy格式存储的数值特征(Npy)。
数据格式：包括CSV、Numpy(.npy)、JSON和TXT等多种格式。CSV文件包含namefile和target列，用于表示APK文件及其对应的标签。Numpy文件可能包含从APK中提取的数值特征。
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：适用于安卓恶意软件检测、恶意代码分析等领域的学术研究，例如基于机器学习的恶意软件分类、特征重要性分析等。
行业应用：为移动安全行业提供数据支持，可用于构建和优化安卓恶意软件检测模型，提升移动设备的安全防护能力。
决策支持：支持安全厂商进行威胁情报分析和风险评估，帮助制定针对安卓恶意软件的防御策略。
教育和培训：作为安全领域课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解安卓恶意软件的特性和检测方法。
此数据集特别适合用于训练和评估机器学习模型，探索安卓恶意软件的规律和特征，并提高恶意软件检测的准确性。
