恶意软件家族分类标签数据集MalwareFamilyClassificationLabels-maarijagha
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 家族分类, 样本标注, 机器学习, 文本分析, 安全研究, 二分类, 样本ID
数据概述：
该数据集包含恶意软件样本的家族分类标签信息，记录了样本ID与其所属恶意软件家族的对应关系。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态样本标签数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的恶意软件分析。
数据维度：数据集包含两个关键字段：“ID”（样本的唯一标识符）和“Class”（样本所属的恶意软件家族类别，以整数表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为trainLabels.csv，便于数据读取和分析。
来源信息：该数据集提供了恶意软件样本的分类信息，可用于训练和评估恶意软件检测模型。
该数据集适合用于恶意软件家族识别、分类算法的开发和性能评估。
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、安全领域机器学习研究，例如恶意软件家族分类、恶意代码检测和行为分析等。
行业应用：为安全公司、杀毒软件厂商提供数据支持，用于提升恶意软件检测能力，改进安全产品的性能。
决策支持：支持安全团队在威胁情报分析、恶意软件溯源和风险评估方面的决策。
教育和培训：作为信息安全课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解恶意软件分类、机器学习模型构建和评估。
此数据集特别适合用于构建和优化恶意软件分类模型，提高安全防护系统的检测精度和效率。
