代码安全检测恶意代码数据集CodeSecurityDetectionMaliciousCodeDataset-pritioli
数据来源：互联网公开数据
标签：代码安全, 恶意代码, 文本分类, 机器学习, 源代码分析, 代码检测, 垃圾邮件, 安全防护
数据概述：
该数据集包含从公开渠道收集的源代码片段，用于识别潜在的恶意代码。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态代码样本。
地理范围：数据来源不限，涵盖了广泛的编程场景。
数据维度：包括“source_code”（源代码文本）和“label”（分类标签，指示代码是否为恶意代码，二分类任务）。
数据格式：CSV格式，文件名为data_repr_clean.csv，便于文本处理和模型训练。
数据来源：数据可能来源于开源项目、网络爬取等，已进行初步的清洗和标注。
该数据集适合用于代码安全分析、恶意代码检测和安全防护领域。
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：适用于代码安全、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如恶意代码检测、代码行为分析和代码漏洞挖掘等。
行业应用：为软件开发、安全审计和安全产品提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、代码扫描工具和恶意软件分析等。
决策支持：支持安全团队的代码风险评估、安全策略制定和自动化安全防御机制的开发。
教育和培训：作为代码安全、机器学习和软件工程等课程的实训数据，用于学生训练模型、了解恶意代码模式和提升代码安全意识。
此数据集特别适合用于探索代码的语义特征与恶意行为之间的关联，帮助用户构建代码安全检测模型、提升代码审计效率，并促进对潜在安全风险的深入理解。
