代码安全漏洞检测数据集CodeSecurityVulnerabilityDetection-enarior
数据来源：互联网公开数据
标签：代码安全, 漏洞检测, 文本分类, 机器学习, CVE, 代码审计, 安全分析, 软件工程
数据概述：
该数据集包含来自代码安全审计与漏洞修复的数据，记录了用于检测代码中潜在安全漏洞的代码片段示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态代码片段数据集使用。
地理范围：数据为全球范围内软件开发场景下的代码示例，侧重于安全漏洞相关的代码片段。
数据维度：包括“code”（代码片段）和“label”（分类标签，0代表安全代码，1代表存在安全漏洞的代码）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为cvefixes_diff_under_512.csv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于代码安全审计与漏洞修复相关项目，已进行代码片段提取与标签标注。
该数据集适合用于代码安全漏洞检测、恶意代码识别和安全代码规范研究。
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：适用于软件工程、网络安全与人工智能交叉领域的学术研究，如代码漏洞自动检测、恶意代码识别、代码相似度分析等。
行业应用：为软件开发行业提供数据支持，尤其适用于静态代码分析工具（SAST）、安全漏洞扫描器、代码质量检测工具等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持软件开发过程中的安全风险评估与代码质量控制，助力企业提升软件安全性。
教育和培训：作为软件安全、代码审计、机器学习课程的实训数据，用于学生训练模型、了解代码漏洞模式。
此数据集特别适合用于探索代码漏洞的模式与特征，帮助用户实现自动化漏洞检测、提升代码安全防护能力。
