网络钓鱼邮件类型识别数据集-160封邮件-charlottehall

网络钓鱼邮件类型识别数据集-160封邮件-charlottehall 数据来源：互联网公开数据 标签：网络钓鱼,电子邮件,类型识别,网络安全,数据集,文本分析,反垃圾邮件,电子邮件分类

数据概述： 本数据集包含160封电子邮件的文本数据，每封邮件都包含了邮件的主题、正文内容以及邮件的类型。数据集中共有四类邮件，包括欺诈邮件、误报邮件（即合法邮件）、网络钓鱼邮件和商业垃圾邮件。各类邮件的数量相同，均为40封。该数据集用于帮助构建更复杂的电子邮件垃圾过滤器，并可在网络安全领域中发挥重要作用。

数据用途概述： 该数据集适用于网络安全研究、电子邮件过滤系统的开发以及机器学习模型的训练。研究人员可以利用此数据集来训练和评估邮件分类模型，提高对网络钓鱼邮件的识别能力；开发人员可以利用这些数据来优化现有的电子邮件过滤系统，减少误报和漏报；教育机构和培训机构可以使用这些数据来进行网络安全教育和培训，提高用户对网络钓鱼邮件的识别能力。