网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetection-ankanderia
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL检测, 安全威胁, 恶意网址, 机器学习, 文本分类, 数据标注, 网络安全
数据概述：
该数据集包含来自网络安全社区的公开数据，记录了用于检测网络钓鱼攻击的URL样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络钓鱼活动URL。
数据维度：数据集包含两个字段：URL（网址）和Label（标签，其中1代表钓鱼网站，0代表正常网站）。
数据格式：CSV格式，文件名为phising_alexa.csv，便于文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于网络安全研究和公开的恶意URL数据库。该数据集已进行URL清洗和标签标注。
该数据集适合用于网络钓鱼检测、恶意URL识别以及相关的机器学习模型训练。
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、恶意软件分析、自然语言处理等领域的研究，例如钓鱼网站特征分析、恶意URL检测算法的研究等。
行业应用：为安全厂商、互联网服务提供商提供数据支持，用于构建和改进钓鱼网站检测系统、URL信誉评估服务等。
决策支持：支持企业和个人用户识别和防范网络钓鱼攻击，提升网络安全意识。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解网络钓鱼攻击和构建防御模型。
此数据集特别适合用于构建和评估URL检测模型，帮助用户识别恶意网站，保护网络安全。
