比特币黑客攻击交易分析数据集BitcoinHeistTransactionAnalysis-akashvenugopal99
数据来源：互联网公开数据
标签：比特币, 区块链, 交易分析, 欺诈检测, 恶意软件, 机器学习, 金融安全, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含比特币交易数据，记录了与恶意软件攻击相关的比特币交易信息，旨在用于分析和识别潜在的欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2016年至2017年。
地理范围：数据涵盖全球比特币交易，未限定特定地理区域，但涉及的攻击事件可能具有地域分布特征。
数据维度：数据集包括“address”（比特币地址）、“year”（年份）、“day”（一年中的第几天）、“length”（交易长度）、“weight”（交易权重）、“count”（交易次数）、“looped”（循环标志）、“neighbors”（邻居节点数）、“income”（收入）和“label”（标签，指示交易是否与恶意软件攻击相关）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为BitcoinHeistData.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的区块链分析项目，已进行初步的数据清洗和标注，便于直接用于机器学习模型训练。
该数据集适合用于研究和分析比特币交易中的异常行为，以及构建欺诈检测模型。
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：适用于区块链安全、金融欺诈检测等领域的研究，如恶意交易模式识别、黑客攻击溯源分析等。
行业应用：可以为金融科技、区块链安全公司提供数据支持，特别是在构建比特币交易风险评估模型、改进安全防护策略方面。
决策支持：支持金融机构和监管部门进行风险评估和监管决策，有助于提升对加密货币交易的风险管理能力。
教育和培训：作为区块链安全、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解比特币交易的特点和风险。
此数据集特别适合用于探索比特币交易与恶意软件攻击之间的关联，帮助用户实现对潜在欺诈行为的预测和预防，从而提升加密货币生态系统的安全性。
