安卓恶意软件检测与分析数据集-恶意软件样本-2020

安卓恶意软件检测与分析数据集-恶意软件样本-2020 数据来源：互联网公开数据 标签：安卓,恶意软件,安全,检测,分类,机器学习,风险评估,移动安全 数据概述： 本数据集源自加拿大新不伦瑞克大学（UNB）的CIC（加拿大网络安全研究所）的Maldroid-2020数据集。数据集包含了11,598个安卓应用程序样本，这些样本被标记为不同的恶意软件类别和良性软件。 数据集包含以下类别： * 广告软件（Adware）：1,253个样本 * 银行木马（Banking）：2,100个样本 * 短信恶意软件（SMS malware）：3,904个样本 * 风险软件（Riskware）：2,546个样本 * 良性软件（Benign）：1,795个样本 数据用途概述： 该数据集适用于安卓恶意软件检测、分类和分析相关的研究。研究人员可以使用该数据集训练和评估机器学习模型，以识别和分类安卓恶意软件。此外，该数据集也可用于研究不同类型恶意软件的特征和行为，从而提高移动设备的安全性。具体应用包括：恶意软件检测算法的开发、恶意软件家族聚类分析、安全态势评估、以及移动安全教育等。