邮件欺诈与垃圾邮件检测数据集EmailFraudandSpamDetectionDataset-lengzhai
数据来源：互联网公开数据
标签：邮件安全, 垃圾邮件, 钓鱼邮件, 文本分类, 自然语言处理, 欺诈检测, 数据标注, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的电子邮件数据，旨在用于垃圾邮件和钓鱼邮件的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但根据邮件内容推测，涵盖了从2000年代初至今的邮件样本。
地理范围：数据来源于全球范围内的电子邮件，主要关注英文邮件，涵盖了各类邮件欺诈和垃圾邮件的常见模式。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，每个文件包含不同的邮件样本，主要字段包括发件人（sender）、收件人（receiver）、日期（date）、主题（subject）、邮件正文（body）、URL链接（urls）和标签（label），其中label字段用于指示邮件是否为垃圾邮件或钓鱼邮件。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于进行文本分析和机器学习模型的训练。数据来源于多个数据集，包括CEAS_08、Enron、Ling、Nazario、Nigerian_Fraud、SpamAssasin和phishing_email。
来源信息：数据集整合了多个公开数据集，这些数据集通常由研究机构或安全社区提供，用于研究和评估垃圾邮件和钓鱼邮件检测技术。数据已进行了初步的清洗和标注，方便直接使用。
该数据集适合用于垃圾邮件过滤、钓鱼邮件检测、恶意邮件分析、以及自然语言处理相关的研究和应用。
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：适用于邮件安全、自然语言处理等领域的研究，如垃圾邮件过滤算法的优化、钓鱼邮件检测模型的构建、恶意邮件内容分析等。
行业应用：为电子邮件服务提供商、安全软件开发商等提供数据支持，用于改进垃圾邮件过滤系统、提高邮件安全防护能力。
决策支持：支持企业和个人用户制定电子邮件安全策略，降低遭受网络攻击的风险。
教育和培训：作为信息安全、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解垃圾邮件和钓鱼邮件的特征，并掌握相关检测技术。
此数据集特别适合用于探索垃圾邮件和钓鱼邮件的文本特征、发件人行为模式，以及URL链接的安全性，从而帮助用户实现更精准的邮件分类和安全防护。
