网络URL分类数据集-2023-sainathkrothapalli

网络URL分类数据集-2023-sainathkrothapalli 数据来源：互联网公开数据 标签：URL分类,网络安全,机器学习,特征提取,数据安全,统计报告,恶意检测

数据概述： 本数据集包含用于网络URL分类的17个特征，其中16个为独立特征，1个为依赖特征（statistical_report）。statistical_report字段用于标识URL是否为恶意，其中0表示良性（正常），1表示恶意（可疑或危险）。数据集适用于训练和评估各类URL分类模型，帮助识别和过滤潜在的恶意网站。

数据用途概述： 该数据集适用于网络安全研究、机器学习模型开发、网站安全监控等多个场景。研究人员可以利用此数据集训练分类模型，提高对恶意URL的识别能力；互联网服务提供商可以使用该数据集优化URL过滤策略；安全专家可以基于数据集分析恶意URL的特征模式，增强网络安全防护措施。此外，该数据集也适合用于教学和培训，帮助学习者掌握URL分析与分类的基本技能。