网络钓鱼网址检测数据集PhishingURLDetectionDataset-xuanthantsbd

数据来源：互联网公开数据

标签：网络钓鱼, 网址检测, 恶意网址, 机器学习, 文本分析, 安全防护, 数据标注, 二分类

数据概述：该数据集包含来自网络安全研究和公开数据集的网址信息，记录了用于识别网络钓鱼攻击的URL样本。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：数据覆盖全球范围内的常见网址，包括良性和恶意网址。数据维度：包括“url”（网址）、“label”（标签，指示网址的类别，如“benign”代表良性，“phishing”代表钓鱼）和“result”（数值标签，0代表良性，1代表恶意）三个字段，适用于二分类任务。数据格式：CSV格式，文件名为balanced_urls.csv，便于数据分析和模型构建。来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，已进行清洗和标注。该数据集适合用于网络钓鱼网址检测、恶意网址识别和安全风险评估等领域。

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，如恶意URL检测、钓鱼网站识别等研究。行业应用：为网络安全公司、安全软件厂商提供数据支持，用于训练和评估钓鱼网址检测模型，提高产品对网络钓鱼攻击的防御能力。决策支持：支持企业和个人用户在浏览网页时识别潜在的网络钓鱼风险，从而采取相应的安全措施。教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解网络钓鱼攻击的原理和检测方法。此数据集特别适合用于构建和评估基于机器学习的URL分类模型，提高对恶意网址的识别精度，从而有效降低网络钓鱼攻击的风险。