恶意软件检测预测结果数据集MalwareDetectionPredictionResults-roydatascience

数据来源：互联网公开数据

标签：恶意软件, 预测结果, 机器学习, 二分类, 安全分析, 风险评估, 模型输出, 数据集

数据概述：该数据集包含对恶意软件检测预测的结果，记录了每个机器的标识符及其对应的检测概率。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作特定时间点的预测结果。地理范围：数据可能来源于全球范围内的计算机设备，具体地域信息未明确。数据维度：包括“MachineIdentifier”（机器唯一标识符）和“HasDetections”（检测概率，数值范围在0到1之间，表示该机器被检测为恶意软件的概率）两个字段。数据格式：CSV格式，文件名为nffm_submission.csv，便于数据分析和模型评估。该数据集适用于评估恶意软件检测模型的性能，并可用于风险评估和安全分析。

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：适用于机器学习、安全领域的研究，如模型评估、特征分析、异常检测等。行业应用：为安全软件公司提供数据支持，可用于评估其恶意软件检测引擎的准确性和覆盖率。决策支持：支持安全团队进行风险评估，帮助他们优先处理高风险的设备。教育和培训：作为机器学习和安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果的含义。此数据集特别适合用于分析不同机器的恶意软件检测概率分布，并评估检测模型的整体表现，从而优化安全策略。