微软恶意软件预测数据集MicrosoftMalwarePredictionDataset-oscaryezfeijo
数据来源：互联网公开数据
标签：恶意软件，预测，安全，机器学习，数据集，威胁情报，数据分析，反病毒
数据概述： 该数据集由微软公司提供，旨在用于恶意软件的预测与分析，包含来自Windows操作系统的恶意软件样本的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年。
地理范围：数据主要来源于全球范围内的Windows操作系统用户。
数据维度：数据集包括恶意软件的各种特征，如PE文件头信息、注册表信息、网络行为、安装的软件、硬件配置、以及其他系统信息等。目标变量是恶意软件的分类或恶意程度。
数据格式：数据提供多种格式，包括CSV等，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于微软公司的安全情报，已经过脱敏和处理，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于安全研究、恶意软件分析、机器学习建模等领域，特别是在构建和评估恶意软件检测模型、预测恶意软件行为等方面具有重要价值。
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：适用于恶意软件检测、威胁情报分析、安全风险评估等研究，如恶意软件家族识别、恶意行为分析等。
行业应用：可以为安全公司、反病毒厂商等提供数据支持，特别是在提升恶意软件检测能力、改进安全产品性能等方面。
决策支持：支持安全策略的制定、风险预警和安全态势感知。
教育和培训：作为安全、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件分析、机器学习模型构建等技术。
此数据集特别适合用于探索恶意软件的特征和行为模式，帮助用户实现恶意软件的快速检测、风险评估和防御策略优化，从而提升整体安全防护能力。
