微软恶意软件样本向量化数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件,样本,向量化,机器学习,安全分析
数据概述：
本数据集包含从微软恶意软件分类挑战（BIG 2015）竞赛原始数据集中提取并向量化的随机字节文件样本。原始数据集来源于http://arxiv.org/abs/1802.10135。原始的训练和测试数据集各约为18GB，而本数据集从中随机抽取并进行了向量化处理，总大小约为15MB。数据集中的字节文件样本来自多个恶意软件类别，每个类别（除Simda外）选取了等数量的样本。字节数据以十六进制字符形式呈现，并经过预处理后，使用scikit-learn的CountVectorizer进行向量化。
数据用途概述：
该数据集适用于恶意软件分类、安全分析和机器学习研究等多种场景。研究者可以利用此数据集训练和评估恶意软件检测模型；安全分析师可以借助数据识别和分析潜在的恶意活动；教育机构可以使用数据集进行教学和培训，帮助学生理解恶意软件分析的相关技术。需要注意的是，原始数据集中恶意软件类别5（Simda）的字节文件样本数量仅为42个，因此在分析时需考虑这一限制。
