2020年安卓恶意软件数据集AndroidMalware2020Dataset-abdulmananengr
数据来源：互联网公开数据
标签：安卓安全，恶意软件，数据集，移动安全，机器学习，网络安全，威胁检测，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自2020年的安卓恶意软件和正常应用的样本数据，记录了安卓应用的安全特征和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的安卓应用样本，包括不同地区和市场的应用。
数据维度：数据集包括应用的静态特征（如权限、API调用、文件结构）和动态特征（如行为日志、网络通信、系统调用），以及恶意软件标签。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加拿大新不伦瑞克大学（UNB）的公开研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于移动安全研究、恶意软件检测、机器学习模型训练等领域，特别是在恶意软件分类、威胁检测及安全分析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：适用于安卓安全研究、恶意软件检测算法开发等学术研究，如恶意软件家族分类、行为模式分析等。
行业应用：可以为移动安全厂商、应用商店等提供数据支持，特别是在恶意软件检测、安全评估和威胁预警方面。
决策支持：支持移动安全策略的制定和优化，帮助企业和个人用户防范恶意软件攻击。
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和安全分析方法。
此数据集特别适合用于探索安卓恶意软件的特征与行为模式，帮助用户实现高效的恶意软件检测和安全防护，提升移动应用的安全性。
