恶意软件家族分类数据集M-CombinedwithoutPHash-didarko
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，家族分类，数据集，安全分析，机器学习，病毒检测，行为特征，恶意代码
数据概述：
该数据集包含了来自不同恶意软件家族的样本数据，旨在用于恶意软件的分类和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未知，具体取决于数据来源的收集时间。
地理范围：数据来源覆盖范围广泛，可能包含来自全球各地的恶意软件样本。
数据维度：数据集包括恶意软件样本的各种静态和动态特征，如文件头信息，字符串，API调用序列，行为模式等，但不包含PHash（感知哈希）相关信息。
数据格式：数据提供的格式取决于具体的数据来源，可能包括二进制文件，文本文件，CSV等，具体格式需要根据数据提供方的信息确定。
来源信息：数据来源于各种公开的恶意软件样本库，安全研究机构，以及恶意软件分析报告等，已进行初步的样本提取和特征提取，但具体处理方式需要根据数据来源确定。
该数据集适合用于恶意软件分析，恶意代码检测，机器学习模型训练等领域的研究和应用，尤其在恶意软件家族识别，行为分析等任务中具有重要价值。
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：适用于恶意软件家族分类，恶意代码行为分析，恶意软件检测等安全研究，如基于行为特征的恶意软件识别，新型恶意软件的检测和分析等。
行业应用：可以为安全厂商，安全研究机构提供数据支持，特别是在病毒查杀，入侵检测，威胁情报分析等方面。
决策支持：支持安全策略制定，威胁情报分析，帮助组织更好地应对恶意软件攻击。
教育和培训：作为网络安全，恶意代码分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件分析，检测技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的家族特性和行为模式，帮助用户实现恶意软件分类，恶意代码检测等目标，为网络安全防护提供数据支持。
