模糊测试实验结果分析数据集FuzzingExperimentResultsAnalysis-andrew531
数据来源：互联网公开数据
标签：模糊测试, 软件安全, 性能分析, 代码覆盖率, 漏洞检测, 实验结果, 自动化测试, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自模糊测试实验的结果，记录了在特定时间段内，使用不同模糊测试工具对目标软件进行测试的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含了实验的开始和结束时间，用于评估测试时长。
地理范围：数据未标明具体的地理位置，但可推断测试环境为进行软件模糊测试的实验环境。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如git_hash（代码版本哈希值）、experiment_filestore（实验数据存储位置）、fuzzer（使用的模糊测试工具）、benchmark（测试目标）、time_started（实验开始时间）、time_ended（实验结束时间）、trial_id（测试编号）、time（测试时长）、edges_covered（代码覆盖率）、fuzzer_stats（模糊测试器统计信息）、crash_key（崩溃信息标识）、bugs_covered（发现的漏洞数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于模糊测试实验，旨在评估不同模糊测试工具的性能和效果。该数据集适合用于分析模糊测试的效率、代码覆盖率以及漏洞检测能力。
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：适用于软件安全、模糊测试领域的学术研究，如不同模糊测试工具的对比分析、代码覆盖率与漏洞发现之间的关系研究等。
行业应用：为软件开发和测试行业提供数据支持，尤其在提升软件测试效率、改进漏洞检测能力、优化测试流程等方面具有重要价值。
决策支持：支持安全团队评估模糊测试工具的有效性，制定更有效的测试策略，提高软件产品的安全性。
教育和培训：作为软件安全、测试技术等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解模糊测试的原理和应用。
此数据集特别适合用于评估模糊测试工具的性能，分析代码覆盖率与漏洞发现之间的关系，并优化软件测试流程。
