钓鱼网站检测数据集DetectingPhishingWebsitesDataset-mohammedsemry
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，机器学习，网站安全，异常检测，网络攻击，数据挖掘，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自公开网络来源的数据，记录了各类网站的特征信息，用于识别和检测钓鱼网站。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网站，包括不同国家和地区的网站。
数据维度：数据集包括网站的URL特征，HTML和脚本特征，域名信息，安全证书，页面内容特征等。数据项涵盖技术指标，域名注册信息，页面元素等多个方面。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习模型训练，网站异常检测等领域，特别是在钓鱼网站识别，网络攻击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，网站安全，异常检测等学术研究，如钓鱼网站的特征分析，网络攻击模式研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在网站安全检测，网络攻击防范等方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助相关领域制定更好的安全防护措施。
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网站安全检测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索钓鱼网站的特征与检测方法，帮助用户实现准确的钓鱼网站识别，提升网络安全防护能力，保护用户数据安全。
