API安全漏洞检测训练数据集APISecurityVulnerabilityDetectionTrainingDataset-gaamoucimohamed2
数据来源：互联网公开数据
标签：API安全, 漏洞检测, 机器学习, 文本分析, 安全审计, 数据挖掘, 信息安全, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自公共资源的数据，记录了API相关的描述信息，用于API安全漏洞的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据来源于互联网，未限定具体地理范围，但反映了全球API安全相关的普遍问题。
数据维度：包括多个字段，如api_id（API唯一标识）、api_、api_prim_cate（API主要类别）、api_desc（API描述）、api_pc_（API主分类）、api_sc_（API子分类）、api_orignal_desc（API原始描述）、actions（API操作）、d_verbs（动词）和av_comb等。
数据格式：CSV格式，包含c_testcsv和c_traincsv两个文件，便于数据分析和模型训练。数据经过清洗和处理，可直接用于机器学习任务。
该数据集适用于API安全漏洞检测和安全审计，以及相关的机器学习模型的训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于API安全、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如API描述的语义分析、漏洞预测、异常检测等。
行业应用：为软件开发和信息安全行业提供数据支持，尤其适用于API安全测试、安全审计、入侵检测系统（IDS）和Web应用防火墙（WAF）的开发与优化。
决策支持：支持企业进行API安全风险评估和安全策略制定，帮助提升API安全性。
教育和培训：作为信息安全、软件工程和人工智能课程的辅助材料，用于学生和研究人员进行API安全相关的实训和研究。
此数据集特别适合用于探索API描述与安全风险之间的关联，帮助用户构建API安全漏洞检测模型，提升API安全性。
