恶意软件API调用序列分析数据集_Malware_API_Call_Sequence_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件分析, API调用, 行为分析, 机器学习, 文本序列, 安全检测, 深度学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件样本的API调用序列数据，用于分析和识别恶意软件行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态的恶意软件API调用序列集合。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但可用于全球范围内的恶意软件分析。
数据维度：数据集包括以下关键字段：file_id（文件标识符），label（恶意软件家族标签，仅在训练集中），api（API调用名称），tid（线程ID），index（调用在序列中的索引）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含security_train.csv（训练集）和security_test.csv（测试集）两个文件，以及多个pkl文件，pkl文件可能包含模型训练结果或中间数据。
来源信息：数据来源于安全研究或公开恶意软件分析项目，具体来源未在数据集描述中详细说明，但数据已进行预处理，便于分析。
该数据集适合用于恶意软件行为分析、API调用序列建模和机器学习模型训练。
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：适用于恶意软件检测、行为分析和安全威胁情报领域的学术研究，如恶意软件家族分类、异常行为检测等。
行业应用：为网络安全行业提供数据支持，尤其适用于恶意软件检测引擎、入侵检测系统（IDS）和威胁情报平台的模型训练与评估。
决策支持：支持安全团队进行恶意软件分析、威胁评估和安全策略制定，提升安全防御能力。
教育和培训：作为信息安全、机器学习和数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件分析。
此数据集特别适合用于探索恶意软件API调用序列的模式和规律，帮助用户构建恶意软件检测模型，提高安全防护能力。
