CIC恶意内存分析2022数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件检测,内存分析,插件输出,Volatility框架,网络安全,特征提取
数据概述：
本数据集为2022年加拿大新不伦瑞克大学计算机科学与电子工程学院（CIC）发布的预标记恶意内存分析数据集。数据集由Volatility内存分析框架中的多个插件生成，涵盖了进程、网络等关键信息的内存模式。插件输出已被格式化为特征列并进行了数值编码，便于分析。
数据用途概述：
该数据集适用于恶意软件检测、内存分析及网络安全研究等场景。研究人员可以利用此数据集训练和评估恶意行为检测模型，分析恶意软件在内存中的行为模式，从而提高检测系统的准确性和效率。此外，数据集还适用于教育和培训，帮助学习者理解内存分析技术及其在网络安全中的应用。
举例：
数据集中包含多种插件的输出，如Malfind插件用于识别内存中的异常注入，Handles插件用于统计不同类型的句柄数量，Process View插件用于分析进程列表的虚假比例，Apihooks插件用于统计API挂钩的数量和类型等。这些特征有助于检测潜在的恶意行为，为网络安全研究提供重要支持。
