网络钓鱼URL特征分析数据集PhishingURLFeatureAnalysisDataset-aroojf123
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼, URL分析, 安全检测, 特征工程, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估, 恶意URL
数据概述：
该数据集包含从网络安全研究中收集的URL数据，记录了URL的多种结构特征，用于识别和分析网络钓鱼攻击。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态URL特征快照。
地理范围：数据来源于全球范围内的网络钓鱼活动，不限定特定区域。
数据维度：数据集包括多个URL相关特征，例如：URL长度、URL中点号的数量、URL中重复数字的出现情况、URL中数字的数量、URL中特殊字符的数量、URL中连字符的数量、URL中下划线的数量、URL中斜杠的数量、URL中问号的数量、URL中等号的数量、URL中@符号的数量、URL中$符号的数量、URL中!符号的数量、URL中符号的数量、URL中%符号的数量、域名长度、域名中点号的数量、域名中连字符的数量、域名中是否存在特殊字符、域名中特殊字符的数量、域名中是否存在数字、域名中数字的数量、域名中是否存在重复数字、子域名的数量、子域中是否存在点号、子域中是否存在连字符、子域名的平均长度、子域中点号的平均数量、子域中连字符的平均数量。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset_mendeleycsv，便于特征提取和模型训练。
来源信息：数据来源于网络安全研究项目，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识别和安全风险评估。
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、机器学习和数据挖掘领域的学术研究，例如URL特征重要性分析、钓鱼URL检测模型的构建等。
行业应用：为网络安全公司、安全软件开发商提供数据支持，用于开发钓鱼网站检测系统、恶意URL过滤系统等。
决策支持：支持企业和个人用户进行网络安全风险评估，帮助用户识别和防范网络钓鱼攻击。
教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解URL特征分析和恶意URL检测。
此数据集特别适合用于探索URL结构特征与网络钓鱼行为之间的关系，帮助用户构建高效的恶意URL检测模型，提高网络安全防护能力。
