基于自然语言处理的邮件钓鱼欺诈检测数据集-muhammedtariq99

基于自然语言处理的邮件钓鱼欺诈检测数据集-muhammedtariq99 数据来源：互联网公开数据 标签：钓鱼欺诈检测,自然语言处理,NLP,邮件安全,机器学习,文本分析,欺诈识别,安全防护 数据概述： 本数据集用于训练和评估一个基于自然语言处理（NLP）的钓鱼欺诈检测系统。数据集包含了大量标注为“正常邮件”和“钓鱼邮件”的邮件内容，为模型提供了学习和识别钓鱼邮件特征的基础。数据主要由两列构成：v1列标记了邮件的类别（ham代表正常邮件，spam代表钓鱼邮件），v2列包含了邮件的文本内容。这些邮件内容经过精心挑选和整理，以确保数据集的多样性和代表性。

数据用途概述： 该数据集主要用于以下几个方面： 1. 模型训练与评估： 用于训练和评估NLP模型，例如支持向量机（SVM）和随机森林等机器学习算法，以识别邮件中的钓鱼欺诈行为。 2. 钓鱼邮件特征研究： 用于研究钓鱼邮件的常见特征，例如关键词、语气、链接等，为提升检测准确率提供依据。 3. 安全教育与培训： 用于安全意识教育和培训，帮助用户了解钓鱼邮件的常见套路，提高防范意识。 4. 系统开发： 用于开发钓鱼邮件检测系统，为用户提供额外的安全保障。