钓鱼URL检测项目URL数据集URLDatasetforPhishingURLDetectionProject-jishnuks17
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，URL分析，数据集，机器学习，恶意软件检测，数据挖掘，网络威胁，信息安全
数据概述： 该数据集专注于钓鱼URL的检测与分析，记录了大量真实和恶意的URL数据，适用于网络安全研究和恶意URL识别。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的URL样本，包括不同国家和地区的网站。
数据维度：数据集包括URL的域名，路径，查询参数，HTTPS使用情况，域名注册信息，网页内容特征，历史信誉等变量。还包括URL的分类标签（如正常，钓鱼，恶意等）。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究项目和公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，恶意URL检测，机器学习模型训练等领域，特别是在钓鱼网站识别，网络欺诈检测等技术任务中具有重要价值。
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：适用于网络安全研究，恶意URL检测等学术研究，如钓鱼网站的特征分析，网络欺诈模式研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网企业等提供数据支持，特别是在恶意URL检测，网络威胁预警等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助企业和个人提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解URL分析，恶意软件检测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索钓鱼URL的识别规律与趋势，帮助用户实现准确的恶意URL检测，提升网络安全防护水平，减少网络欺诈风险。
