网络攻击检测恶意URL识别数据集2021-naveenbhadouria
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意URL,网络安全,攻击检测,机器学习,URL分类,网站安全,数据集,教育,研究
数据概述：
本数据集包含651,191个URL，其中包括428,103个安全URL、96,457个篡改URL、94,111个钓鱼URL和32,520个恶意软件URL。该数据集用于研究和开发恶意URL检测系统，通过机器学习算法来识别不同类型的恶意行为。
数据集中的URL类型包括：
- 安全URL（Benign）：这些URL是安全的，可以正常访问。例如：google.co.in、amazon.in、apple.com。
- 恶意软件URL（Malware）：访问这些URL会导致恶意软件被安装到用户系统中。例如：microencapsulation.readmyweather.com。
- 篡改URL（Defacement）：这些URL通常由黑客创建，目的是入侵服务器并篡改托管网站内容。常见目标包括宗教网站、政府网站、银行网站和企业网站。
- 钓鱼URL（Phishing）：这些URL被设计用于窃取用户的敏感信息，如登录凭证、信用卡号码和网上银行信息。例如：corporacionrossenditotours.com、http://drive-google-com.fanalav.com/6a7ec96d6a。
数据用途概述：
该数据集适用于网络安全研究、恶意软件检测、钓鱼网站识别等多种场景。研究人员可以利用此数据集开发和测试恶意URL检测模型；教育机构可以使用此数据集进行信息安全课程的教学；企业和个人用户可以通过学习这些数据来提高网络安全意识，防范潜在的网络威胁。
