域名安全检测数据集DomainSecurityDetectionDataset-ibtihelhattabi
数据来源：互联网公开数据
标签：域名安全, 网络安全, 恶意域名, 域名分类, 机器学习, 风险评估, 数据标注, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究和域名注册信息的数据，记录了域名及其对应的安全标签，用于识别恶意或可疑域名。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态域名快照。
地理范围：数据覆盖全球范围内的域名，反映了互联网上域名注册和使用的普遍情况。
数据维度：包括“domain”（域名字符串）和“label”（分类标签，0代表良性域名，1代表恶意域名）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为onlydomainnames_balanceddataset.csv，便于文本处理和建模分析。数据已进行预处理和标注，可直接用于模型训练。
该数据集适合用于恶意域名检测、网络钓鱼识别、以及其他与域名相关的安全风险评估。
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：适用于网络安全、机器学习和自然语言处理交叉领域的学术研究，如恶意域名识别算法的改进、域名特征分析等。
行业应用：为网络安全公司、互联网服务提供商和企业安全部门提供数据支持，尤其适用于构建恶意域名拦截系统、威胁情报平台等。
决策支持：支持安全策略制定和风险管理，帮助组织加强对域名相关安全威胁的防御。
教育和培训：作为网络安全、机器学习等相关课程的实训数据，用于学生训练模型、理解域名安全风险。
此数据集特别适合用于探索域名特征与安全风险之间的关联，帮助用户构建和优化域名安全检测模型，提升网络安全防护能力。
