恶意代码检测样本分类数据集MaliciousCodeDetectionSampleClassification-ashishurankar
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意代码, 样本分类, 二分类, 安全分析, 机器学习, 数据集, 威胁情报, 代码分析
数据概述：
该数据集包含恶意代码检测样本的分类信息，记录了代码样本的类别标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态样本数据集。
地理范围：数据来源未明确，适用于全球范围内的恶意代码分析。
数据维度：数据集仅包含一个字段“class”，其值为0或1，表示样本的类别，0通常代表良性代码，1代表恶意代码。
数据格式：CSV格式，文件名为imp.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源未明确，但已进行分类标注，适用于恶意代码检测模型的训练和评估。
该数据集适合用于恶意代码检测、安全分析等领域，以及二分类模型的构建和评估。
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：适用于恶意代码检测、安全威胁分析等学术研究，如恶意软件检测、代码行为分析等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于恶意代码检测引擎的开发和优化。
决策支持：支持安全策略的制定和安全风险评估。
教育和培训：作为安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意代码检测。
此数据集特别适合用于构建和评估恶意代码检测模型，帮助用户提升对恶意代码的识别能力。
