网络钓鱼网站检测数据集PhishingWebsiteDetectionDataset-omkargowda

数据来源：互联网公开数据

标签：网络钓鱼, 网络安全, 恶意网站, 风险评估, 机器学习, 特征工程, 网站分析, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自网络安全领域的公开数据，记录了用于识别网络钓鱼网站的结构化特征。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：数据来源于全球范围内的网络钓鱼网站和合法网站。数据维度：包括30个特征，涵盖了URL特征、域名特征、网页内容特征等，例如：IP地址、URL长度、缩短服务、@符号、双斜杠重定向、前缀后缀、子域名、SSL状态、域名注册时长、Favicon、端口、HTTPS令牌、请求URL、锚文本URL、标签中的链接、SFH、提交到电子邮件、异常URL、重定向、鼠标悬停、右键点击、弹出窗口、Iframe、域名年龄、DNS记录、网站流量、页面排名、谷歌索引、指向页面的链接、统计报告。数据格式：CSV格式，包含Phising_Testing_Dataset.csv和Phising_Training_Dataset.csv两个文件，便于特征分析和建模。该数据集适合用于网络钓鱼网站检测、恶意网站识别、安全风险评估等研究。

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、机器学习等领域的学术研究，如恶意网站检测算法、特征重要性分析、模型优化等研究。行业应用：为安全行业提供数据支持，尤其适用于构建网络钓鱼检测系统、Web应用防火墙（WAF）等安全产品。决策支持：支持企业和个人进行网络安全风险评估，提高对网络钓鱼攻击的防范意识。教育和培训：作为网络安全、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解网络钓鱼攻击的特征和检测方法。此数据集特别适合用于探索网络钓鱼网站的特征规律，构建和优化检测模型，提高用户对网络钓鱼攻击的识别能力。