恶意域名检测特征数据集MaliciousDomainDetectionFeatureDataset-lazysage
数据来源：互联网公开数据
标签：域名分析, 网络安全, 机器学习, 恶意软件, 特征工程, 域名特征, 数据挖掘, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究和公开数据集的域名特征数据，用于训练和评估恶意域名检测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可视为静态特征数据集。
地理范围：数据涵盖全球范围内的域名，包括良性和恶意域名样本。
数据维度：数据集包含多个特征，如：domTLD（顶级域名），domSLD（二级域名），Ldom（域名长度），LTLD（顶级域名长度），LSLD（二级域名长度），LOLD（其他域名长度），Ddom（域名中的数字个数），HwP（域名中是否包含常见恶意词汇），HIP（域名中是否包含IP地址），LCc（域名中字符个数），LCv（域名中元音字母个数），LCl（域名中字母个数），LCn（域名中数字个数），ACc, ACv, ACl, ACn, DCc, DCv, DCl, DCn, NCc, NCv, NCl, NCn, NCs, RAc, RAv, RAl, RAn, RAs, Rc, Rv, Rl, Rn, Rs (分别代表各种特征的统计量)。
数据格式：CSV格式，包含benign_base.csv和multi_base_data.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究和数据集，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于恶意域名检测、网络安全威胁情报分析以及相关领域的机器学习模型构建。
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：适用于网络安全、机器学习等领域的学术研究，例如恶意域名检测算法的开发与评估，域名特征对恶意行为的预测能力研究等。
行业应用：可为安全厂商提供数据支持，用于构建和优化恶意域名检测系统、威胁情报平台等。
决策支持：为网络安全领域的决策者提供数据支持，以提升安全防护策略的有效性，降低安全风险。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生理解恶意域名检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于研究不同域名特征对恶意行为的预测能力，并构建高效的恶意域名检测模型，以提升网络安全防护能力。
