网络钓鱼攻击特征数据集PhishingAttackFeatureDataset-dscclass
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, 恶意软件, 机器学习, 特征工程, 安全分析, 风险评估, 二分类, 异常检测
数据概述：
该数据集包含从网络安全研究和公开资源中收集的，用于检测网络钓鱼攻击的结构化特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为用于静态模型训练的特征集。
地理范围：数据涵盖全球范围内的网络钓鱼攻击特征。
数据维度：数据集包含多个特征字段，字段名如"-1", "1", "1.1"等，这些特征可能代表了URL、网页内容、域名等方面的属性，用于识别网络钓鱼行为。
数据格式：CSV格式，文件名为phishing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开数据集，已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于网络钓鱼攻击检测、恶意URL识别、以及安全风险评估的研究和应用。
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：适用于网络安全、机器学习领域的学术研究，如网络钓鱼攻击检测算法的开发与评估，以及恶意URL识别。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，可用于构建入侵检测系统（IDS）、反钓鱼软件等安全产品的模型训练。
决策支持：支持安全团队进行风险评估，提升网络安全防御策略的有效性。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼攻击的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络钓鱼攻击的特征模式，构建和优化机器学习模型，以提高对钓鱼攻击的检测精度。
