网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-rakeshjampa
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, 恶意URL, 特征工程, 文本分析, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自PhiUSIIL项目的数据，记录了用于检测网络钓鱼URL的结构化数据，旨在帮助识别恶意网站。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要关注全球范围内的网络钓鱼URL。
数据维度：数据集包含多个特征，包括URL长度、域名信息、URL相似度、字符特征、页面内容特征等，以及用于指示URL是否为钓鱼网站的标签（label）。
数据格式：CSV格式，文件名为PhiUSIIL_Phishing_URL_Dataset.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于PhiUSIIL项目，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于网络钓鱼URL检测、安全风险评估和恶意网站识别等研究。
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检测算法的优化、特征重要性分析等。
行业应用：为网络安全公司、安全产品开发商提供数据支持，可用于构建钓鱼网站检测系统、恶意URL过滤服务。
决策支持：支持安全领域的风险评估和安全策略制定，帮助企业和用户防范网络钓鱼攻击。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解钓鱼URL的特征和检测方法。
此数据集特别适合用于探索网络钓鱼URL的特征模式，提升恶意URL的检测准确率，从而有效防范网络钓鱼攻击。
