钓鱼网站特征及风险评估数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：钓鱼网站,网络安全,欺诈,恶意网址,风险分析,URL特征,数据分析,机器学习
数据概述：
“钓鱼网站数据”数据集是一个综合性的信息集合，专门用于分析和理解钓鱼攻击。钓鱼攻击涉及恶意尝试，旨在欺骗个人或组织泄露敏感信息，例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、URL缩短服务的使用、"@"符号的存在、使用"//"进行重定向、URL中前缀或后缀的存在、子域的数量、安全连接协议（HTTPS）的使用、域名注册后的时长、favicon的存在、域名中HTTP或HTTPS标记的存在、请求的外部资源URL、URL中锚点的存在、HTML标签中超链接的数量、使用的服务器表单处理程序、数据提交到电子邮件地址、异常URL模式以及估计的网站流量或受欢迎程度。这些特征共同促成了对“钓鱼网站数据”数据集中钓鱼尝试的分析和检测，有助于开发用于打击钓鱼攻击的模型和算法。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全研究、钓鱼攻击检测、恶意网址识别、风险评估、机器学习模型训练等多种场景。研究人员可以利用此数据分析钓鱼网站的常见特征，构建检测模型，提高对钓鱼攻击的防御能力。安全工程师可以利用此数据识别恶意网址，保护用户免受欺诈。数据分析师可以基于此数据进行风险评估，预测潜在的攻击风险。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解钓鱼攻击的运作方式，提高网络安全意识。
