代码漏洞修复代码片段数据集CodeVulnerabilityFixCodeSnippets-enarior
数据来源：互联网公开数据
标签：代码漏洞, 代码修复, 软件安全, 漏洞分析, 代码片段, 文本分析, 机器学习, CVE
数据概述：
该数据集包含来自CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，常见漏洞和暴露）数据库及相关开源项目的数据，记录了针对代码漏洞的修复代码片段。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为涵盖了软件漏洞发展至今的修复代码。
地理范围：数据覆盖全球范围内的软件开发场景，与CVE数据库的收录范围一致。
数据维度：数据集包含“code”（代码片段，经过tokenization处理）、“label”（标签，指示代码片段是否为漏洞修复）和“diff_token_count”（代码片段的token数量）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cvefixes_diff_centered_tokenized.csv，方便进行代码分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的漏洞数据库和代码仓库，经过tokenization处理。
该数据集适合用于代码漏洞分析、修复代码理解、代码安全领域的研究和应用。
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、计算机安全领域的学术研究，例如，漏洞修复模式识别、代码语义理解、恶意代码检测等方向。
行业应用：为软件开发、安全审计、代码安全扫描等行业提供数据支持，特别是在自动化漏洞检测、代码安全风险评估、安全编码规范制定等方面。
决策支持：支持安全团队进行漏洞修复策略的制定，以及代码安全工具的开发和优化。
教育和培训：作为计算机科学、软件工程、网络安全等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解代码漏洞的产生和修复机制。
此数据集特别适合用于探索代码漏洞修复的规律和模式，帮助用户构建代码安全检测模型，提高软件的安全性。
