恶意软件与良性软件分类数据集Malware-GoodwareClassificationDataset-arbazkhan971
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，数据集，机器学习，安全研究，软件分类，数据分析，网络安全，深度学习
数据概述： 该数据集包含来自公开安全研究项目的恶意软件与良性软件样本数据，记录了软件样本的各类特征和分类标签。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的软件样本，包括不同操作系统和平台。
数据维度：数据集包括软件样本的文件特征、行为特征、静态特征、动态特征、哈希值、文件大小、API调用序列、网络通信行为等。数据集还包含每个样本的分类标签，标记为“恶意软件”或“良性软件”。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的恶意软件研究数据库和良性软件样本库，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、恶意软件检测、机器学习模型训练等领域，特别是在恶意软件分类、行为分析等任务中具有重要价值。
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算法、机器学习模型训练、网络安全研究等学术研究，如恶意软件家族分类、行为特征分析等。
行业应用：可以为网络安全公司、软件开发企业等提供数据支持，特别是在恶意软件检测、安全防护产品开发等方面。
决策支持：支持恶意软件检测系统的性能优化和策略制定，帮助用户提高检测准确率和效率。
教育和培训：作为网络安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测、安全防护技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件与良性软件的特征差异，帮助用户实现准确的恶意软件分类和检测，提升网络安全防护能力，为安全研究和产品开发提供数据支持。
