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用于机器学习的网络钓鱼数据集

语境 反网络钓鱼是指阻止网络钓鱼攻击的努力。网络钓鱼是一种网络犯罪，攻击者冒充已知或可信实体，通过电子邮件、短信或电话联系个人，要求他们共享敏感信息。通常，在网络钓鱼电子邮件攻击中，该消息会表明发票有问题、帐户存在可疑活动，或者用户必须登录以验证帐户或密码。还可能会提示用户输入信用卡信息或银行帐户详细信息以及其他敏感数据。一旦收集到这些信息，攻击者就可以使用它来访问帐户、窃取数据和身份以及将恶意软件下载到用户的计算机上。 内容 该数据集包含从2015年1月至5月和2017年5月至6月下载的5000个网络钓鱼网页和5000个合法网页中提取的48个特征。通过利用浏览器自动化框架（即Selenium WebDriver）采用改进的特征提取技术，与基于正则表达式的解析方法相比，它更加精确和健壮。 反网络钓鱼研究人员和专家可能会发现该数据集可用于网络钓鱼特征分析、进行快速概念验证实验或对网络钓鱼分类模型进行基准测试。