恶意域名生成算法DGA检测数据集DGADetectionDataset-omurcantatar
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，恶意软件，数据集，域名生成算法，机器学习，异常检测，威胁情报，数据分析
数据概述： 该数据集包含用于检测恶意域名生成算法（DGA）的数据，记录了正常域名与DGA生成的恶意域名的特征信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2021年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络流量，包括多个国家和地区。
数据维度：数据集包括域名的长度，字符分布，熵值，历史解析记录，访问频率等变量。还包括标签信息，标识域名是否为恶意域名。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究项目和威胁情报平台，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，恶意软件检测和机器学习等领域，特别是在DGA检测，异常行为分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于恶意软件传播机制，DGA算法特征分析等网络安全研究，如恶意域名的识别方法，异常流量检测等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业安全团队提供数据支持，特别是在恶意域名检测，威胁情报分析等方面。
决策支持：支持网络安全防护策略的制定和优化，帮助企业和组织提升网络安全防护能力。
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，异常检测等技术。
此数据集特别适合用于探索恶意域名生成算法的规律与趋势，帮助用户实现准确的DGA检测，提升网络安全防护水平，保障网络环境的安全稳定。
