恶意软件行为特征分析数据集MalwareBehaviorFeatureAnalysisDataset-kishor1123
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 行为分析, 机器学习, 特征工程, 数据挖掘, 二分类, 安全研究, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自安全研究机构的数据，记录了未感染恶意软件的系统行为特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间戳，可视为静态行为特征快照。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为全球范围内的安全研究。
数据维度：数据集包含多个数值型特征，这些特征可能代表了系统调用、资源使用、网络活动等。具体特征名称为“0”, “0.1”, “0.2”等，共计数百个，具体含义需结合原始研究背景进行解读。
数据格式：CSV格式，包含Uninfected.csv和Uninfected_scaled.csv两个文件。其中Uninfected_scaled.csv可能经过了数据缩放处理，更利于模型训练。
来源信息：数据来源于安全研究，用于分析和识别恶意软件行为模式。
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：适用于恶意软件行为分析、异常检测等领域的学术研究，例如用于训练和评估恶意软件检测模型。
行业应用：可为安全行业提供数据支持，用于构建入侵检测系统（IDS）、恶意软件分析工具等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估和威胁情报分析，帮助优化安全防护策略。
教育和培训：作为安全和数据科学课程的实训素材，帮助学生理解恶意软件行为特征，掌握机器学习在安全领域的应用。
此数据集特别适合用于探索正常系统行为的模式，为构建基于行为特征的恶意软件检测模型提供基础，并可用于评估不同特征工程方法的效果。
