实时恶意软件检测数据集Real-timeMalwareDetectionDataset-farhanmittho
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，数据集，网络安全，机器学习，实时检测，数据分析，计算机安全，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自公开来源的恶意软件检测数据，记录了实时恶意软件的特征和行为信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的恶意软件样本，包括不同地区和国家的恶意软件变种。
数据维度：数据集包括恶意软件的类型，行为特征，传播方式，感染设备信息，检测时间等变量。还包括恶意软件的静态和动态分析数据。
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：数据来源于网络安全研究机构和公开的恶意软件数据库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，恶意软件分析，机器学习等领域的研究和应用，特别是在恶意软件检测，行为分析和实时防御任务中具有重要价值。
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：适用于恶意软件分析，网络攻防研究等学术研究，如恶意软件传播规律，防御策略研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，企业和政府机构提供数据支持，特别是在恶意软件检测，入侵防御和威胁情报分析方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和机构提升安全防护能力。
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分析，实时检测技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的检测规律与传播趋势，帮助用户实现高效的实时检测和防御，提升网络安全防护水平。
