网络钓鱼URL检测数据集PhishingURLDetectionDataset-irfanakgul
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 钓鱼攻击, URL分析, 恶意网址, 特征工程, 机器学习, 文本挖掘, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究和实践的数据，记录了用于识别钓鱼URL的各种特征和标签信息。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：数据覆盖全球范围内的钓鱼URL样本。
数据维度：数据集包括多个特征，涵盖URL本身、域名、页面内容、HTML元素等多个方面，例如URL长度、域名长度、是否为IP地址、顶级域名、URL相似度、字符连续率、标题匹配度、是否存在表单提交、JavaScript数量等。目标变量为“label”，指示URL是否为钓鱼网站（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PhiUSIIL_Phishing_URL_Dataset.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究，已进行特征提取和标注。
该数据集适合用于钓鱼网站检测、URL安全评估等相关研究和应用。
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，如钓鱼网站检测模型构建、恶意URL特征分析、URL安全评估等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于构建钓鱼网站检测系统、Web应用防火墙（WAF）以及安全情报分析。
决策支持：支持企业和个人用户进行钓鱼风险评估，提升网络安全意识，优化安全防护策略。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训素材，用于学生进行模型训练、理解钓鱼攻击模式。
此数据集特别适合用于探索钓鱼URL的特征规律，构建准确的钓鱼网站检测模型，提升网络安全防护能力。
