钓鱼网站特征分析与检测数据集-hasibur013
数据来源：互联网公开数据
标签：钓鱼网站,网络安全,恶意软件,URL分析,机器学习,网络钓鱼,安全威胁,数据挖掘
数据概述：
本数据集“钓鱼数据”是一个综合性的数据集，专门用于分析和理解钓鱼攻击。 钓鱼攻击是指恶意企图欺骗个人或组织，诱使其披露敏感信息，如密码或信用卡详细信息。 该数据集包含18个不同的特征，提供了对钓鱼尝试特征的宝贵见解。 这些特征包括被分析网站的URL、URL的长度、是否使用URL缩短服务、是否包含“@”符号、是否使用“//”进行重定向、URL中是否存在前缀或后缀、子域的数量、是否使用安全连接协议（HTTPS）、域名注册后的时长、是否存在Favicon、域名中是否存在HTTP或HTTPS标记、请求的外部资源URL、URL中是否存在锚点、HTML标签中的超链接数量、使用的服务器表单处理程序、是否将数据提交到电子邮件地址、异常的URL模式以及估计的网站流量或受欢迎程度。
数据用途概述：
该数据集适用于钓鱼攻击的分析和检测，有助于开发用于对抗钓鱼攻击的模型和算法。 它可以用于网络安全研究、钓鱼网站检测模型的训练、钓鱼攻击特征分析、以及安全意识教育等多种场景。 研究人员和安全专业人士可以利用此数据来开发更有效的钓鱼网站检测方法，提高对网络钓鱼攻击的防御能力。
