网络钓鱼与正常邮件分类数据集PhishingandHamEmailsDataset-mohamedouledhamed
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，电子邮件，数据集，机器学习，自然语言处理，文本分类，垃圾邮件检测，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自网络钓鱼和正常邮件的文本数据，记录了两种类型电子邮件的内容特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的电子邮件样本，主要来源于公开的电子邮件数据集和网络安全研究。
数据维度：数据集包括电子邮件的文本内容，发件人信息，邮件主题，链接数量，附件类型等变量，并提供标签区分钓鱼邮件和正常邮件。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的网络安全研究项目和电子邮件数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，自然语言处理及机器学习等领域，特别是在电子邮件分类，垃圾邮件检测和钓鱼邮件识别等任务中具有重要应用价值。
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，电子邮件分类等学术研究，如钓鱼邮件的特征分析，垃圾邮件检测算法研究等。
行业应用：可以为网络安全公司，电子邮件服务提供商提供数据支持，特别是在电子邮件过滤，安全检测等方面。
决策支持：支持电子邮件安全策略的制定和优化，帮助企业和个人减少钓鱼邮件带来的风险。
教育和培训：作为网络安全，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解电子邮件分类和文本处理技术。
此数据集特别适合用于探索钓鱼邮件与正常邮件的特征差异，帮助用户实现准确的电子邮件分类，提升网络安全防护能力，减少信息泄露风险。
