恶意软件检测数据集PPAERMalwareDetectionDataset-ahmadnasayrah
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，数据集，网络安全，威胁检测，机器学习，安全分析，恶意软件分类，数据科学
数据概述： 该数据集包含来自PPAER项目的恶意软件样本数据，用于恶意软件检测和分类。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2020年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的恶意软件样本。
数据维度：数据集包括恶意软件样本的特征信息，涵盖文件哈希，文件大小，文件类型，API调用，网络行为等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于PPAER项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，恶意软件检测和机器学习等领域的研究和应用，特别是在恶意软件分类，行为分析等技术任务中具有重要应用价值。
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：适用于恶意软件分析，安全威胁检测等学术研究，如恶意软件行为模式分析，分类算法优化等。
行业应用：可以为网络安全公司，IT安全机构等提供数据支持，特别是在恶意软件检测与防御，安全策略制定等方面。
决策支持：支持恶意软件威胁的识别与防御，帮助相关领域制定更好的安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测，威胁分析及相关技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的特征与行为模式，帮助用户实现恶意软件分类，行为分析等目标，提升网络安全防护能力。
