网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-hrishikeshs22bce1588
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL检测, 网络安全, 机器学习, 特征工程, 恶意URL, 数据挖掘, 文本分析
数据概述：
该数据集包含来自PhiUSIIL项目的网络钓鱼URL数据，记录了用于识别和分析网络钓鱼攻击的URL特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于互联网，URL涉及全球范围。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖URL长度、域名长度、是否为IP地址、URL相似度、字符连续率、顶级域名合法性概率、URL字符概率、顶级域名长度、子域名数量、混淆特征、HTTPS使用情况、页面元素数量等。标签列（label）指示URL是否为钓鱼URL。
数据格式：CSV格式，包含training.csv、test.csv和PhiUSIIL_Phishing_URL_Dataset.csv三个文件，便于数据处理和模型训练。
数据来源：PhiUSIIL项目，数据已进行特征提取和初步处理。
该数据集适合用于网络钓鱼URL检测、恶意URL识别等研究。
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、机器学习和自然语言处理交叉领域的学术研究，如钓鱼URL检测算法、URL特征重要性分析、恶意URL识别模型等。
行业应用：为网络安全公司、安全软件开发商和互联网服务提供商提供数据支持，尤其适用于构建钓鱼网站检测系统、恶意URL拦截服务等。
决策支持：支持安全团队进行风险评估、威胁情报分析，并优化安全防御策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解钓鱼URL的特征，并进行模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索钓鱼URL的特征模式，构建高效的URL检测模型，从而提高网络安全防护能力。
