网络钓鱼网址内容分析与识别数据集-aaditeypillai
数据来源：互联网公开数据
标签：网络钓鱼,URL,安全,威胁情报,机器学习,恶意网址,网络安全,数据分析
数据概述：
本数据集旨在支持网络钓鱼检测系统的研究与开发，包含了用于区分网络钓鱼网址和正常网址的多种特征。数据集包含两类URL：网络钓鱼URL（恶意网址，旨在欺骗用户）和正常URL（无害网址）。
关键特征包括：
URL特征：域名、协议类型（HTTP/HTTPS）和基于IP的链接。
内容特征：链接密度、iframe存在情况、外部/内部链接以及元数据。
证书特征：SSL/TLS详细信息，如有效期和组织信息。
WHOIS数据：注册信息，如创建和过期日期。
数据集包含800个样本，其中网络钓鱼URL和正常URL各400个。共有22个特征，包括URL、域名、链接密度和SSL属性等。
数据用途概述：
该数据集适用于构建强大的网络钓鱼检测系统、增强电子邮件过滤和网页浏览的安全措施、以及培训网络安全从业人员识别恶意URL等场景。研究人员可以利用该数据集训练机器学习模型，从而提高对网络钓鱼攻击的检测能力。
