网络钓鱼数据集PhishingDataDataset-abdelazizfaramawy
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，欺诈检测，网络监控，人工智能，数据安全
数据概述：该数据集包含来自互联网的安全数据，记录了网络钓鱼攻击的相关信息，适用于网络安全研究和机器学习模型训练。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2021年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络钓鱼攻击记录，包括不同国家和地区的数据。
数据维度：数据集包括URL，IP地址，域名，域名服务器，端口号，页面内容特征，钓鱼网站的结构特征等。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个网络安全研究机构和公开的安全日志，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，机器学习和数据安全领域的应用，特别是在网络钓鱼攻击的检测，识别和预防方面具有重要价值。
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：适用于网络钓鱼攻击的特征分析，攻击模式识别和攻击趋势预测等研究，如钓鱼网站的结构特征分析，IP地址的恶意行为检测等。
行业应用：可以为网络安全公司，互联网服务提供商和金融机构提供数据支持，特别是在网络钓鱼攻击的检测和防御方面。
决策支持：支持网络安全事件的响应和预防措施的制定，帮助组织机构保护用户数据和系统安全。
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规律与趋势，帮助用户实现钓鱼网站的自动检测和分类，提高网络钓鱼攻击的防御能力，保护个人和组织的数据安全。
