11 Phising Email Datasets

Cite the paper if you use this dataset:<br>1. A. I. Champa, M. F. Rabbi, and M. F. Zibran, “Why phishing emails escape detection: A closer look at the failure points,” in 12th Interna- tional Symposium on Digital Forensics and Security (ISDFS), 2024, pp. 1–6.2. A. I. Champa, M. F. Rabbi, and M. F. Zibran, “Curated datasets and feature analysis for phishing email detection with machine learning,” in 3rd IEEE International Conference on Computing and Machine Intelligence (ICMI), 2024, pp. 1–7.<br>Bibtext:1. @inproceedings{champa2024phishing, title={Why Phishing Emails Escape Detection: A Closer Look at the Failure Points}, author={Champa, Arifa I and Rabbi, Fazle and Zibran, Minhaz F}, booktitle={2024 12th International Symposium on Digital Forensics and Security (ISDFS)}, pages={1--6}, year={2024}, organization={IEEE}}<br>2. @inproceedings{champa2024curated, title={Curated Datasets and Feature Analysis for Phishing Email Detection with Machine Learning}, author={Champa, Arifa I and Rabbi, Md Fazle and Zibran, Minhaz F}, booktitle={3rd IEEE International Conference on Computing and Machine Intelligence (ICMI)}, pages = {1--7}, year={2024}}若使用本数据集，请引用如下论文： 1. 阿里法·I·尚帕（A. I. Champa）、法兹勒·拉比（M. F. Rabbi）与明哈兹·F·齐布兰（M. F. Zibran），《钓鱼邮件为何逃过检测：深入剖析失效节点》，发表于2024年第12届国际数字取证与安全研讨会（ISDFS），页码1–6。 2. 阿里法·I·尚帕、法兹勒·拉比与明哈兹·F·齐布兰，《面向机器学习（machine learning）的钓鱼邮件检测：精选数据集与特征分析》，发表于2024年第3届IEEE计算与机器智能国际会议（ICMI），页码1–7。 Bibtex： 1. @inproceedings{champa2024phishing, title={《钓鱼邮件为何逃过检测：深入剖析失效节点》}, author={Champa, Arifa I and Rabbi, Fazle and Zibran, Minhaz F}, booktitle={2024年第12届国际数字取证与安全研讨会（ISDFS）}, pages={1--6}, year={2024}, organization={IEEE}} 2. @inproceedings{champa2024curated, title={《面向机器学习的钓鱼邮件检测：精选数据集与特征分析》}, author={Champa, Arifa I and Rabbi, Md Fazle and Zibran, Minhaz F}, booktitle={2024年第3届IEEE计算与机器智能国际会议（ICMI）}, pages = {1--7}, year={2024}}

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个钓鱼邮件检测的集合，包含11个独立的CSV文件（总计21个文件），如Assassin、CEAS-08、Enron等，覆盖多种来源的钓鱼邮件数据，文件大小从7.45 MB到117.43 MB不等，数据量丰富多样。数据集发布于2024年3月20日，由研究人员Arifa Islam Champa和Md Fazle Rabbi整理，并关联两篇IEEE会议论文，专门用于机器学习在钓鱼邮件检测中的应用研究，具有明确的学术用途和开放许可证（CC BY 4.0）。