网络钓鱼检测数据集PhishOutputDataset-namanbadlani
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，网络钓鱼，机器学习，异常检测，数据分析，网络威胁，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自网络钓鱼检测系统的输出数据，记录了网络钓鱼攻击的检测信息和相关特征。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：数据覆盖了全球范围内的网络钓鱼攻击事件。
数据维度：数据集包括检测到的网络钓鱼URL，攻击类型，攻击来源，攻击时间，目标网站，攻击成功率等变量。还包括与网络钓鱼攻击相关的技术特征和用户行为数据。
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：数据来源于网络钓鱼检测系统的公开报告，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习及数据分析等领域，特别是在网络钓鱼检测，异常识别及安全策略优化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：适用于网络安全，网络钓鱼攻击模式识别等学术研究，如网络钓鱼攻击的演变趋势，攻击者行为分析等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网企业等提供数据支持，特别是在网络钓鱼检测，安全防护和用户教育方面。
决策支持：支持网络钓鱼攻击的实时监测和应急响应，帮助相关机构制定更好的安全策略和防护措施。
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检测规律与趋势，帮助用户实现准确的攻击识别，提升网络安全防护能力，保护用户免受网络钓鱼攻击的威胁。
