钓鱼网站URL特征分析数据集PhishingWebsiteURLFeatureAnalysis-rezaoffice
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 钓鱼攻击, URL分析, 特征工程, 机器学习, 恶意网址, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含从网络钓鱼网站收集的URL数据，用于分析和识别钓鱼网站的各种URL特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态URL特征数据集使用。
地理范围：数据来源于全球范围内的钓鱼网站，不限定特定区域。
数据维度：数据集包含多种URL特征，例如URL长度、主机IP地址、标点符号数量、特殊字符数量、数字比例、子域名数量、重定向次数、文本长度、关键词提示、品牌信息等。具体字段包括url-length, host-ip, nb_dots, nb_hyphens, nb_at, nb_qm, nb_and, nb_or, nb_eq, nb_underscore, nb_tilde, nb_percent, nb_slash, nb_star, nb_colon, nb_comma, nb_semicolumn, nb_dollar, nb_space, nb_www, nb_com, nb_dslash, http_in_path, https_token, ratio_digits_url, ratio_digits_host, punycode, port, tld_in_path, tld_in_subdomain, abnormal_subdomain, nb_subdomains, prefix_suffix, random_domain, shortening_service, path_extension, nb_redirection, nb_external_redirection, length_words_raw, char_repeat, shortest_words_raw, shortest_word_host, shortest_word_path, longest_words_raw, longest_word_host, longest_word_path, avg_words_raw, avg_word_host, avg_word_path, phish_hints, domain_in_brand, brand_in_subdomain, brand_in_path, 以及s。
数据格式：CSV格式，文件名为phishing_datacsv，便于数据分析和模型训练。数据已进行特征提取，可以直接用于机器学习模型。
该数据集适合用于钓鱼网站检测、恶意URL识别、网络安全风险评估等领域。
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、机器学习、自然语言处理等领域的研究，例如钓鱼攻击检测、恶意URL识别、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全研究机构提供数据支持，用于构建钓鱼网站检测系统、安全情报分析、威胁情报共享等。
决策支持：支持企业和组织的网络安全风险评估，帮助制定更有效的安全策略和防御措施。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解钓鱼攻击，并进行模型构建和分析。
此数据集特别适合用于探索钓鱼网站的URL特征，帮助用户构建和优化钓鱼网站检测模型，提高网络安全防护能力。
