网络钓鱼检测与预测数据集PhishingDetectionandPredictionDataset-jatinsareen
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，数据集，机器学习，网络钓鱼，异常检测，数据挖掘，风险评估，信息技术
数据概述： 该数据集包含来自网络钓鱼检测与预测研究的数据，记录了用于识别和预测网络钓鱼网站的特征和行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络钓鱼案例，主要涉及多个国家和地区的网络钓鱼攻击。
数据维度：数据集包括网站URL，域名注册信息，SSL证书状态，页面内容特征，链接结构，社交媒体关联，历史黑名单等多维度特征。还包括标签变量，标识是否为钓鱼网站。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络钓鱼检测研究项目，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习模型训练以及网络钓鱼检测系统的开发，特别是在异常检测，风险评估和反钓鱼技术应用中具有重要价值。
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：适用于网络钓鱼检测技术，异常行为分析等学术研究，如钓鱼网站的特征提取，攻击模式识别等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网服务提供商等行业提供数据支持，特别是在网络钓鱼检测，风险评估和安全防护方面。
决策支持：支持网络安全策略的制定和优化，帮助企业和个人用户防范网络钓鱼攻击。
教育和培训：作为网络安全和信息技术课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼检测技术和数据挖掘方法。
此数据集特别适合用于探索网络钓鱼攻击的规律与趋势，帮助用户实现准确的钓鱼网站检测，提升网络安全防护能力，保护用户信息安全和隐私。
