网络钓鱼网站检测特征数据集PhishingWebsiteDetectionFeatureDataset-jorgeabaron

数据来源：互联网公开数据

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

数据概述：该数据集包含从互联网收集的有关网络钓鱼网站的各种特征数据，用于识别和分类钓鱼网站。主要特征如下：时间跨度：数据集未标明具体时间，可视为静态数据集。地理范围：数据来源于互联网，覆盖范围广泛，不限于特定地区。数据维度：数据集包含了31个特征，涵盖了URL、域名、服务器、页面内容等多个方面。具体特征包括：UsingIP、LongURL、ShortURL、Symbol@、Redirecting//、PrefixSuffix-、SubDomains、HTTPS、DomainRegLen、Favicon、NonStdPort、HTTPSDomainURL、RequestURL、AnchorURL、LinksInScriptTags、ServerFormHandler、InfoEmail、AbnormalURL、WebsiteForwarding、StatusBarCust、DisableRightClick、UsingPopupWindow、IframeRedirection、AgeofDomain、DNSRecording、WebsiteTraffic、PageRank、GoogleIndex、LinksPointingToPage、StatsReport、class等。其中，"class"字段表示该网站是否为钓鱼网站，用于训练和评估模型。数据格式：CSV格式，文件名为phishing.csv，方便数据分析和建模处理。此外，还包含一个TXT文件，可能包含数据集的描述或其他补充信息。

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、机器学习等领域的研究，例如钓鱼网站检测算法的研究与开发，以及恶意URL特征分析。行业应用：可用于构建网络安全产品，如恶意网站检测系统、浏览器安全插件等，为用户提供安全防护。决策支持：支持企业和组织进行网络安全风险评估，帮助制定有效的安全策略和应对措施。教育和培训：作为计算机科学、网络安全等相关课程的教学案例，帮助学生了解钓鱼网站的特点和检测方法。此数据集特别适合用于构建和评估钓鱼网站检测模型，帮助用户提高对钓鱼攻击的识别能力，从而保护个人和组织的网络安全。