网络钓鱼检测数据集FarahPhishingDataset-akrammostafavi
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼，数据集，网络安全，机器学习，数据挖掘，网络攻击，欺诈检测，信息安全
数据概述：该数据集包含来自Farah项目的数据，记录了各种网络钓鱼攻击的样本和特征，适用于网络钓鱼检测和防范。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络钓鱼攻击案例。
数据维度：数据集包括URL，域名，IP地址，页面内容，HTML特征，链接特征，图像特征等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于Farah项目的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全，机器学习和数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在网络钓鱼检测，欺诈识别等技术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：适用于网络钓鱼攻击特征分析，检测算法研究，如钓鱼网站的识别，恶意链接检测等。
行业应用：可以为网络安全公司，金融机构等提供数据支持，特别是在钓鱼攻击的预防和应对方面。
决策支持：支持网络安全团队的威胁分析和防御策略优化。
教育和培训：作为网络安全和数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼检测和防范技术。
此数据集特别适合用于探索网络钓鱼攻击的特征与模式，帮助用户实现钓鱼网站的准确识别，提升网络安全防护能力。
