网络钓鱼网站URL检测数据集PhishingWebsiteURLDetectionDataset-jibrillatanimu
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, 恶意网址, 数据标注, 文本分类, 安全威胁
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究和公开情报的数据，记录了用于识别网络钓鱼网站的URL信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据覆盖全球范围内的网络钓鱼网站和合法网站的URL。
数据维度：包括“URL”（网站地址）和“Label”（分类标签，标识URL是否为钓鱼网站，通常用“bad”或“good”等标签表示）。
数据格式：CSV格式，文件名为Phishing_site_urlscsv，便于文本分析和机器学习模型的训练。
来源信息： 数据来源于网络安全研究和公开情报，已进行URL提取和标注。
该数据集适合用于网络钓鱼检测、恶意URL识别以及安全风险评估。
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、自然语言处理等领域的学术研究，如恶意URL检测算法的优化、钓鱼网站特征分析等。
行业应用：为安全厂商、互联网服务提供商等提供数据支持，特别是在构建钓鱼网站识别系统、Web安全防护产品等方面。
决策支持：支持企业和个人用户识别恶意网站，降低网络钓鱼风险，提升网络安全意识。
教育和培训：作为网络安全、数据科学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼的危害和检测方法。
此数据集特别适合用于训练和评估URL分类模型，提高对网络钓鱼攻击的防御能力，从而保护用户免受网络钓鱼的侵害。
