Data Structure ?
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*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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ISSR CS602機械学習 - プロジェクトサイトのフィッシングデータセットダウンロード：データフォルダ、データセットの説明概要：|データセットの特徴：多元|インスタンス数：1353 | |-|-|-|-|属性の特徴：整数|属性数：10 |-|-|-|-|関連タスク：分類|ネットワーククリック数：54880 |出所：[データセットurl](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Website フィッシング（Neda Abdelhamid Auckland Institute of Studies nedah“@”ais）。ac.nzデータセット情報：フィッシング問題は非常に重要な問題と考えられています。？。昏迷€？業界、特に電子銀行や電子商取引では、支払いを伴うオンライン取引の数が多くなっています。私たちは、合法サイトとフィッシングサイトに関連するさまざまな機能を特定し、さまざまなソースから1353個の異なるサイトを収集しました。フィッシングサイトは、フィッシング銀行データアーカイブ（www.Phishtank.com）から収集されました。これは、ユーザーがフィッシングデータを投稿、検証、追跡、共有できる無料のコミュニティサイトです。合法サイトは、PHPで開発されたウェブスクリプトを使用して、YahooとStart pointディレクトリから収集されました。PHPスクリプトはブラウザを通じて挿入され、1353個のサイトから548個の合法サイトを収集しました。合計702個のフィッシングURLと103個の疑わしいURLがあります。サイトが疑わしいと見なされる場合、それはフィッシングサイトである可能性も、合法サイトである可能性もあります。つまり、そのサイトは合法的な機能とフィッシング機能の両方を持っています。属性情報：URL位置指定要求URL SFH URLの長さが€@a€？接頭辞/接尾辞IPサブドメインウェブトラフィックドメインの年齢収集された機能には分類値が含まれており、a€？合法a€？、a€？疑わしい米国€？および一ユーロ？フィシャ€？、これらの値はそれぞれ数値1、0、-1に置き換えられています。以下に記載されている研究論文には、各機能の詳細が記載されています
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