恶意软件检测Windows设备数据集MalwareDetectionWindowsDevices-mdsadikurrahman

数据来源：互联网公开数据

标签：恶意软件, Windows, 安全, 机器学习, 异常检测, 行为分析, 计算机, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自微软的Windows设备数据，记录了设备运行状态和恶意软件感染情况。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明具体时间，推测为一段时间内的快照数据。地理范围：数据覆盖全球范围内的Windows设备。数据维度：数据集包含多个字段，涵盖设备硬件配置、操作系统信息、安装的应用、安全软件状态以及设备行为特征等，同时包含一个用于指示设备是否感染恶意软件的标签（在train.csv中）。数据格式：提供CSV格式的train.csv、test.csv和sample_submission.csv文件，便于数据分析和模型训练。其中，train.csv包含用于训练的带标签数据，test.csv包含用于预测的数据，sample_submission.csv为提交结果的示例。来源信息：数据来源于微软，经过了脱敏处理。该数据集适合用于恶意软件检测、异常行为分析、风险评估等研究。

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、安全威胁情报分析等方面的学术研究，例如，基于设备配置和行为特征的恶意软件预测模型构建、异常检测算法的研究等。行业应用：为安全软件厂商、企业安全部门提供数据支持，用于改进恶意软件检测引擎、构建威胁情报平台、提升终端安全防护能力。决策支持：支持安全决策制定和风险评估，帮助组织了解其Windows设备的安全状况，并制定相应的安全策略。教育和培训：作为计算机安全、数据挖掘、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测和安全分析方法。此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的恶意软件检测模型，探索设备特征与恶意软件感染之间的关联，从而提升终端安全防护水平。