恶意软件静态特征分析数据集MalwareStaticFeatureAnalysisDataset-shankykumar
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, 特征工程, 机器学习, 文件分析, 恶意代码, 安全研究
数据概述：
该数据集包含来自公开恶意软件样本的静态分析特征，记录了与恶意软件文件相关的多种属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，通常涵盖全球范围内的恶意软件样本。
数据维度：包括MD5哈希、机器类型、可选头大小、特征、链接器版本、代码段大小、已初始化数据大小、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、DLL特征、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和大小数量、节数量、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、导入DLL数量、导入函数数量、导入序号数量、导出函数数量、资源数量、资源平均熵、资源最小熵、资源最大熵、资源平均大小、资源最小大小、资源最大大小、版本信息数量等。
数据格式：CSV格式，名为MalwareDatacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于恶意软件样本的静态分析结果，经过特征提取和整理。
该数据集适合用于恶意软件检测、分类和行为分析等研究。
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：适用于恶意软件分析、安全领域学术研究，如恶意软件家族聚类、特征重要性分析、基于静态特征的恶意软件检测等。
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、安全产品开发等。
决策支持：支持安全团队的风险评估、威胁情报收集和响应策略制定。
教育和培训：作为信息安全、计算机科学等相关专业课程的实训素材，帮助学生理解恶意软件的静态特征和分析方法。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的静态特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建恶意软件检测模型、提高检测准确率。
