恶意与良性网站数据集-lsingh4
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，网站分析，机器学习，数据集，网络钓鱼，风险评估，安全研究
数据概述：该数据集包含来自互联网的网站数据，用于区分恶意网站和良性网站。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度不确定，取决于数据收集的更新频率。
地理范围：数据覆盖全球范围的网站。
数据维度：数据集包括网站的URL，网页内容，HTML代码，JavaScript代码，网络行为，IP地址，域名信息，以及是否被标记为恶意网站的标签。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的恶意网站数据库，安全机构报告，以及网站爬虫收集的数据，数据已进行标注和预处理。
该数据集适合用于网络安全研究，恶意软件检测，网络钓鱼识别，以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于恶意网站检测，网络攻击行为分析，以及安全策略研究，如新型恶意软件的识别，攻击趋势分析等。
行业应用：可以为安全公司，互联网服务提供商提供数据支持，特别是在网站安全防护，威胁情报分析等方面。
决策支持：支持安全团队的风险评估，威胁情报收集和安全策略制定。
教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意网站的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索恶意网站的特征和行为模式，帮助用户实现恶意网站的自动识别，风险评估和安全防护，提高网络安全防护能力。
