微软恶意软件检测特征数据集MicrosoftMalwareDetectionFeatureSet-arcticbyzantine

数据来源：互联网公开数据

标签：恶意软件, 威胁情报, 计算机安全, 机器学习, 特征工程, 风险评估, 数据分析, Windows

数据概述：该数据集包含来自微软的恶意软件检测数据，记录了Windows操作系统上恶意软件相关的多种特征。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，可以推断为某个时间段内收集的快照数据。地理范围：数据可能来源于全球范围内安装了微软安全软件的Windows设备。数据维度：数据集包含多种特征，涵盖了系统配置、硬件信息、软件版本、安全产品状态等，具体包括：MachineIdentifier（机器ID）、IsBeta_scaled_modified（是否为Beta版，经过缩放处理）、RtpStateBitfield_scaled_modified（实时保护状态位域，经过缩放处理）、AVProductStatesIdentifier_scaled_modified（杀毒产品状态标识符，经过缩放处理）、HasTpm_scaled_modified（是否有TPM，经过缩放处理）、CountryIdentifier_scaled_modified（国家标识符，经过缩放处理）等超过50个特征。数据格式：CSV格式，每个CSV文件包含多个特征列，便于进行数据分析和模型训练。数据文件以数字命名，如0.csv、1.csv等，推测为数据分片。来源信息：数据来源于微软的恶意软件检测项目，旨在提升恶意软件检测能力。数据经过了缩放处理，可能已经过匿名化处理。该数据集适合用于恶意软件检测、风险评估、特征重要性分析和模型训练等。

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：适用于计算机安全、机器学习等领域的学术研究，如恶意软件行为分析、异常检测、特征重要性评估等。行业应用：为安全软件开发商、安全服务提供商提供数据支持，用于改进恶意软件检测引擎、提升安全产品的防御能力。决策支持：支持企业和组织进行安全风险评估，帮助其制定更有效的安全策略。教育和培训：作为计算机安全、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测原理和方法。此数据集特别适合用于构建和评估恶意软件检测模型，探索不同特征对检测准确性的影响，并促进对恶意软件威胁的深入理解。