关于数据集

网络钓鱼检测数据集收集

全面的网络钓鱼检测数据集，包含多种 URL 分析方法，用于网络安全机器学习研究

📊 数据集概述

该集合包含6 个网络钓鱼检测数据集，具有不同的特征提取方法和不同的复杂度级别，适用于网络安全领域的比较机器学习研究。

数据集	样品	特征	目标	重点关注
dataset1.csv	11,055	三十二	结果（-1/1）	传统网络钓鱼指标
dataset2.csv	88,647	112	网络钓鱼 (0/1)	URL解析功能详解
dataset3.csv	11,430	89	地位	全面的网络分析
dataset4.csv	235,795	56	标签 (0/1)	大规模特征工程
dataset5.csv	[失败的]	[未知]	[未知]	[需要清洁]
dataset6.csv	10,000	50	等级标签 (0/1)	平衡分类集

🎯 用例

• 机器学习研究：比较不同的特征提取方法
• 网络安全教育：了解网络钓鱼检测技术
• 基准研究：评估不同数据集的模型性能
• 特征工程：分析哪些 URL 特征最具预测性

📁 数据集描述

数据集 1：传统网络钓鱼指标

• 重点：经典的网络安全功能
• 功能：IP 地址、URL 长度、SSL 状态、重定向
• 目标：二进制分类（-1：合法，1：网络钓鱼）
• 平衡：略微不平衡（比例为0.796）

数据集 2：详细的 URL 解析

• 重点：全面的 URL 组件分析
• 功能：字符计数、域名分析、重定向、证书
• 目标：二进制分类（0：合法，1：网络钓鱼）
• 显著特点：最大的功能集（112 个功能）

数据集 3：Web 分析特征

• 重点：网站内容和结构分析
• 特点：HTML元素、JavaScript、外部资源
• 目标：多类别（合法/网络钓鱼状态）
• 值得注意：包括网络流量和域名年龄功能

数据集 4：大型工程

• 重点：可扩展的生产特征提取
• 特点：针对大规模部署的优化设置
• 目标：二进制分类（0：合法，1：网络钓鱼）
• 值得注意：样本量最大（235K+ 个样本）

数据集 5：[需要预处理]

• 状态：包含格式问题（第 18259 行以上）
• 所需操作：使用clean_csv_file()函数来修复
• 预期：类似的网络钓鱼检测结构

数据集 6：平衡研究集

• 重点：完美平衡的数据集，实现公平评估
• 功能：URL 结构、表单分析、重定向模式
• 目标：二进制分类（0：合法，1：网络钓鱼）
• 显著特点：完美的班级平衡（50/50 分配）

🚀 快速入门

1. 加载并分析

# Run comprehensive analysis
python comprehensive_analysis.py

# Individual dataset loading
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('dataset1.csv')
df2 = pd.read_csv('dataset2.csv')
# ... etc

2.处理有问题的文件

# For dataset5.csv (if needed)
from comprehensive_analysis import clean_csv_file
clean_csv_file('dataset5.csv')
df5 = pd.read_csv('dataset5_cleaned.csv')

3. 基本机器学习管道

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Example with dataset1
X = df1.drop(['Result'], axis=1)
y = df1['Result']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

🎓 研究应用

比较研究：

• 特征重要性：哪些 URL 特征最重要？
• 模型泛化：模型在数据集之间的传输效果如何？
• 复杂性分析：简单与复杂特征集的性能

教育用途：

• 了解网络钓鱼攻击媒介
• 学习特征工程技术
• 实践 ML 管道开发