恶意软件样本文件信息分析数据集MalwareSampleFileInformationAnalysis-saidevansh
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件, 安全分析, 文件特征, 威胁情报, 病毒分析, 样本分析, 哈希, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自网络安全社区的恶意软件样本文件信息，记录了文件的多种属性和特征，用于深入分析恶意软件的特性和行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2023年4月20日，为单次快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，推测为全球范围内捕获的恶意软件样本。
数据维度：包括文件首次发现时间、SHA256哈希、MD5哈希、SHA1哈希、报告者、文件名、文件类型推测、MIME类型、签名、ClamAV检测结果、VirusTotal百分比、导入哈希(imphash)、模糊哈希(ssdeep)和TLSH哈希等多个字段，涵盖了恶意软件样本的多种关键信息。
数据格式：CSV格式，文件名为smallsamplecsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于网络安全社区，经过收集和整理，提供了恶意软件样本文件的详细信息。该数据集适合用于恶意软件分析、威胁情报研究和安全防护技术开发。
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、安全情报研究等领域的学术研究，例如恶意软件家族聚类、行为分析、特征提取等。
行业应用：为安全厂商、安全分析师提供数据支持，可用于构建恶意软件检测模型、改进威胁情报平台、进行恶意软件溯源等。
决策支持：支持安全团队制定风险评估策略、优化安全防御体系，提升对新型恶意软件的检测能力。
教育和培训：作为安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件的特征和分析方法。
此数据集特别适合用于研究恶意软件的演变趋势、识别恶意软件的变种、评估安全工具的有效性，以及构建更强大的安全防护体系。
