恶意软件检测系统行为特征数据集MalwareDetectionSystemBehaviorFeatureDataset-saidevansh
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 行为分析, 系统调用, 特征工程, 机器学习, 安全分析, 威胁情报, 计算机安全
数据概述：
该数据集包含来自恶意软件分析环境中的系统行为数据，记录了恶意软件运行过程中产生的各种系统调用和资源访问情况，用于恶意软件的识别和分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态行为特征数据集使用。
地理范围：数据来源于对全球范围内恶意软件样本的分析，不限定特定地区。
数据维度：数据集包含多种系统行为特征，涵盖进程信息、DLL信息、句柄信息、内存信息、注入行为、以及与进程和线程相关的视图信息。具体字段包括：Category（类别标识）、pslistnproc（进程数量）、pslistnppid（父进程数量）、pslistavg_threads（平均线程数）、pslistnprocs64bit（64位进程数量）、pslistavg_handlers（平均句柄数）、dlllistndlls（DLL数量）、dlllistavg_dlls_per_proc（每个进程的平均DLL数量）、handlesnhandles（句柄数量）、handlesavg_handles_per_proc（每个进程的平均句柄数量）、handlesnport（端口句柄数量）、handlesnfile（文件句柄数量）、handlesnevent（事件句柄数量）、handlesndesktop（桌面句柄数量）、handlesnkey（注册表键句柄数量）、handlesnthread（线程句柄数量）、handlesndirectory（目录句柄数量）、handlesnsemaphore（信号量句柄数量）、handlesntimer（计时器句柄数量）、handlesnsection（节句柄数量）、handlesnmutant（互斥体句柄数量）、ldrmodulesnot_in_load（未加载的模块数量）、ldrmodulesnot_in_init（未初始化的模块数量）、ldrmodulesnot_in_mem（未在内存中的模块数量）、ldrmodulesnot_in_load_avg（未加载模块的平均值）、ldrmodulesnot_in_init_avg（未初始化模块的平均值）、ldrmodulesnot_in_mem_avg（未在内存模块的平均值）、malfindninjections（注入数量）、malfindcommitCharge（提交的内存分配）、malfindprotection（内存保护属性）、malfinduniqueInjections（唯一注入数量）、psxviewnot_in_pslist（不在进程列表中的进程）、psxviewnot_in_eprocess_pool（不在EPROCESS池中的进程）、psxviewnot_in_ethread_pool（不在ETHREAD池中的进程）、psxviewnot_in_pspcid_list（不在PSPCID列表中的进程）、psxviewnot_in_csrss_handles（不在CSRSS句柄中的进程）、psxviewnot_in_sess（不在会话列表中的进程）。
数据格式：CSV格式，文件名为practicedatasetcsv，便于特征提取和模型训练。
数据来源：数据来源于对恶意软件样本的动态分析，经过特征提取和整理。
该数据集适合用于恶意软件检测、行为分析、异常检测等研究，以及相关安全产品的开发和优化。
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、安全威胁情报、异常行为检测等领域的研究，可以用于探索恶意软件行为特征，改进检测算法。
行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、端点检测与响应（EDR）等产品的模型训练与测试，提高检测精度和效率。
决策支持：支持安全团队进行威胁情报分析，帮助企业构建更有效的安全防御体系，提升风险管理能力。
教育和培训：作为网络安全、恶意软件分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解恶意软件行为特征，掌握相关分析技术。
此数据集特别适合用于构建基于行为的恶意软件检测模型，帮助用户实现对恶意软件的快速、准确识别，提升系统安全防护水平。
