恶意软件机器学习数据集Mal-MLCSVDataset-rajeswarimalla
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，机器学习，数据集，网络安全，安全分析，分类，特征提取，预测
数据概述： 该数据集包含来自多个来源的恶意软件样本数据，适用于机器学习和网络安全领域的研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的不同地区和国家。
数据维度：数据集包括恶意软件样本的多个特征，涵盖文件哈希值，文件大小，文件类型，API调用，网络行为，文件操作等信息。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的恶意软件数据库，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，恶意软件检测，分类和特征提取等研究，特别是在机器学习模型训练和预测方面具有重要应用价值。
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：适用于恶意软件检测，分类和行为分析等网络安全研究，如恶意软件特征提取，行为模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，研究机构提供数据支持，特别是在恶意软件检测系统开发和威胁分析方面。
决策支持：支持恶意软件检测系统的性能优化和策略改进，帮助相关机构提升网络安全防护能力。
教育和培训：作为网络安全，机器学习及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测和机器学习模型训练。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的行为特征与传播模式，帮助用户实现恶意软件检测，分类和预测等目标，促进网络安全技术的发展和应用。
