代码变量Token化安全分析数据集CodeVariableTokenizationSecurityAnalysisDataset-youssefhazemfarouk
数据来源：互联网公开数据
标签：代码分析, 变量Token化, 安全漏洞, 静态分析, 恶意代码检测, 自然语言处理, 机器学习, 代码审计
数据概述：
该数据集包含来自代码安全分析的数据，记录了经过Token化处理的代码变量及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间属性，可视为静态代码片段分析。
地理范围：数据来源于公开的代码库或安全研究，不限定特定地理区域。
数据维度：包括propertiesstate（代码状态，如good）、ruleId（代码规则标识）、tokens（Token化后的代码变量序列）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为tokened_codes_0.csv，方便进行文本分析和模型训练。
来源信息：数据来源于代码安全分析项目，已进行Token化处理。
该数据集适合用于代码安全漏洞检测、恶意代码识别、代码静态分析等研究。
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：适用于代码安全、程序分析、自然语言处理等领域的学术研究，如代码漏洞挖掘、代码语义理解、恶意代码检测等。
行业应用：可为安全公司、软件开发商提供数据支持，尤其在代码审计、安全扫描、入侵检测等领域。
决策支持：支持安全团队进行代码安全风险评估、制定代码安全规范和策略。
教育和培训：作为计算机科学、软件工程、信息安全等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码安全。
此数据集特别适合用于探索代码变量Token化与安全风险之间的关系，帮助用户实现代码安全漏洞的自动检测和防御。
