恶意软件PE文件静态分析数据集MalwarePEFileStaticAnalysis-seifemechti
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, PE文件, 静态分析, 安全分析, 机器学习, 文件特征, 数据挖掘, 恶意代码检测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的恶意软件PE（Portable Executable，可移植可执行）文件静态分析数据，记录了PE文件的重要特征，用于恶意软件检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态文件特征数据集。
地理范围：数据来源不限，反映了全球范围内的恶意软件样本。
数据维度：数据集包含多个PE文件静态分析特征，例如：md5哈希值、机器类型、可选头部大小、文件特征、链接器版本、代码段大小、初始化数据段大小、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特性、堆栈预留大小、堆栈提交大小、堆预留大小、堆提交大小、加载器标志、RVA和大小的数量、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、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。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析与建模。数据来源于对PE文件进行静态分析后提取的特征。
该数据集特别适用于恶意软件分析、检测、分类、以及基于机器学习的恶意软件检测模型的构建。
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：适用于计算机安全、恶意软件分析、机器学习等领域的研究，如恶意软件家族聚类、恶意软件行为分析、基于静态特征的恶意软件检测等。
行业应用：为安全厂商、安全研究机构提供数据支持，尤其适用于恶意软件分析工具开发、入侵检测系统（IDS）和端点检测与响应（EDR）产品的模型训练与测试。
决策支持：支持安全策略制定，帮助企业和个人提高对恶意软件威胁的认知和应对能力。
教育和培训：作为信息安全、恶意软件分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解PE文件结构和恶意软件特征。
此数据集特别适合用于探索PE文件特征与恶意行为之间的关联，从而提升恶意软件检测的准确性和效率，并支持对未知恶意软件的识别和分析。
