摘要：该数据集面向Windows平台恶意软件检测与家族分类任务，由多个Portable Executable（PE）程序样本的静态特征组成。
数据集概述
该数据集面向Windows平台恶意软件检测与家族分类任务，由多个Portable Executable（PE）程序样本的静态特征组成。每个样本通过SHA-256哈希值进行唯一标识，并划分为正常程序、RedLineStealer、Downloader、RAT、BankingTrojan、SnakeKeyLogger和Spyware共7个类别，可用于分析不同恶意软件家族在动态链接库导入、API函数调用、PE文件头和节区结构等方面的行为差异。
数据结构与关键特征
数据集由DLLs_Imported.csv、API_Functions.csv、PE_Header.csv和PE_Section.csv四个CSV文件组成，分别对应四类特征集合。DLLs_Imported.csv记录每个样本导入的DLL文件，API_Functions.csv记录程序调用的Windows API函数，PE_Header.csv包含52项PE文件头字段，PE_Section.csv则记录10个PE节区的9类属性。各文件通常以SHA-256哈希值和恶意软件类别标签作为基础字段，其余列保存相应的二进制静态特征或结构属性，便于进行多特征独立建模与融合分析。
应用价值与研究方向
该数据集可用于Windows恶意软件检测、恶意软件家族分类、静态代码分析、终端安全防护和威胁情报研究。研究人员可以采用随机森林、支持向量机、XGBoost、神经网络及Transformer等模型，对DLL、API、PE头和节区特征进行分类与重要性分析，并探索特征选择、多视图学习、多特征融合、类别不平衡处理、未知恶意软件识别、对抗样本防御及模型可解释性等方向，从而提升恶意程序检测系统的准确性、泛化能力和实际部署效率。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-711
文件大小：7M
原创声明：本数据集为整理作品
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开源协议
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