Windows恶意软件检测数据集WindowsMalwareDetectionDataset-prarthanaushanbhag

数据来源：互联网公开数据

标签：恶意软件, Windows, 安全分析, 机器学习, 异常检测, 行为分析, 特征工程, 威胁情报

数据概述：该数据集包含来自微软的Windows操作系统上的恶意软件检测相关数据，用于训练和评估恶意软件检测模型。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，但从数据内容推测为Windows操作系统运行时的系统和安全状态快照。地理范围：数据可能涵盖全球范围内的Windows设备。数据维度：数据集包含多个维度，涵盖了设备硬件、操作系统、安装的软件、安全软件状态、网络连接等多种特征，例如：MachineIdentifier（设备唯一标识符）、EngineVersion（引擎版本）、AppVersion（应用程序版本）、AvSigVersion（防病毒签名版本）、Processor（处理器架构）、OsVer（操作系统版本）、Census_OSVersion（操作系统版本）、SmartScreen（智能屏幕状态）、Firewall（防火墙状态）等。数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。

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、异常行为分析、安全态势评估等领域的研究，例如使用机器学习模型进行恶意软件分类、检测未知威胁等。行业应用：为安全软件厂商、企业安全团队提供数据支持，用于改进恶意软件检测引擎、提升终端安全防护能力。决策支持：支持安全策略制定、风险评估和安全事件响应，帮助组织提升整体安全防护水平。教育和培训：作为安全分析、机器学习、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解恶意软件检测的原理和方法。此数据集特别适合用于探索Windows系统中的异常行为模式，构建有效的恶意软件检测模型，提升对未知威胁的识别能力，从而实现对终端设备的有效保护。