恶意软件家族样本特征分析数据集MalwareFamilySampleFeatureAnalysis-tauhidurrahmanrafi
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 安全分析, 静态分析, 恶意代码, 文件特征, 机器学习, 家族识别, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的恶意软件样本特征数据，记录了恶意软件文件的静态分析结果，旨在用于恶意软件的识别与分类。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态样本的特征集合。
地理范围：数据覆盖范围不限，样本来源于全球范围内的恶意软件。
数据维度：数据集包含多种静态分析提取的特征，包括但不限于：md5哈希值、机器类型、可选头大小、文件属性、链接器版本、代码段大小、初始化数据大小、未初始化数据大小、入口点地址、代码基址、数据基址、镜像基址、节对齐、文件对齐、操作系统版本、镜像版本、子系统版本、镜像大小、头部大小、校验和、子系统类型、动态链接库特性、堆栈保留大小、堆栈提交大小、堆保留大小、堆提交大小、加载器标志、RVA数量和大小、节的数量、节平均熵、节最小熵、节最大熵、节平均原始大小、节最小原始大小、节最大原始大小、节平均虚拟大小、节最小虚拟大小、节最大虚拟大小等。
数据格式：CSV格式，文件名为Ransomwarecsv，方便数据分析与模型训练。
来源信息：数据来源于对恶意软件样本的静态分析，提取了PE文件（Portable Executable，可移植的执行体）的特征信息。
该数据集适合用于恶意软件检测、家族分类、行为分析等相关研究。
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：适用于网络安全领域的研究，例如恶意软件家族聚类、恶意代码检测算法研究、基于静态特征的恶意软件识别等。
行业应用：为安全厂商提供数据支持，用于构建恶意软件检测引擎、威胁情报分析、安全产品研发。
决策支持：支持安全团队进行威胁评估、风险管理和应急响应。
教育和培训：作为安全相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件的静态分析技术和特征提取方法。
此数据集特别适合用于研究恶意软件的静态特征与恶意行为之间的关联，以及开发基于特征的恶意软件检测模型，从而提高安全防护能力。
