基于被动DNS的异构网络安全图谱数据集-H2GBP-DNS-junhonglin
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全,被动DNS,图谱数据,恶意域名,域名解析,IP地址,域名特征,安全分析
数据概述：
本数据集为H2GB P-DNS，是一个异构网络安全图谱，基于被动DNS（PDNS）数据构建。该数据集构建的初始种子集是来自VirusTotal的恶意域名，并从一个流行的被动DNS存储库中提取这些种子域名背后的托管基础设施。该存储库被动地记录了全球范围内的大部分域名解析活动。数据集包含两种实体：域名节点和IP地址节点，以及四种类型的关系，例如域名与域名相似，域名解析到IP地址等。每个域名节点都与一个10维的节点特征向量相关联，该特征向量是从预处理后的域名中提取的，例如子域名的数量、对流行品牌的模仿程度等。域名节点带有二元标签，用于标记其是否为恶意域名。数据集按照官方的数据集划分方式，测试集是随时间推移获得的。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全分析、恶意域名检测、域名解析行为研究、图神经网络模型训练等多种场景。研究人员可以使用该数据集来开发和评估基于图的恶意域名检测模型；安全分析师可以利用该数据深入理解恶意域名的传播和演化规律；机器学习工程师可以将其用于训练和测试异构图神经网络模型。此外，该数据集还可用于网络安全教育和培训，帮助学习者理解网络威胁的复杂性和被动DNS在安全分析中的作用。
