NL2Fix_Supplementary_LLM漏洞修复评估补充材料数据

数据集概述

本数据集是论文“NL2Fix: Evaluating LLMs for Resolving Bugs From Natural Language Intent”的补充材料，包含两个压缩文件，涉及代码漏洞修复相关的嵌入数据和生成补丁数据，为LLM在自然语言意图驱动的漏洞修复任务中的评估提供支持。

文件详解

• 压缩文件包
• 文件名称：embeddings.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：包含与LLM漏洞修复评估相关的嵌入数据，具体内容需解压后查看
• 文件名称：generated-patches.zip
• 文件格式：ZIP
• 字段映射介绍：包含LLM生成的代码补丁数据，具体内容需解压后查看

数据来源

github: https://github.com/nl2fix-team/NL2Fix

适用场景

• LLM漏洞修复能力评估: 用于分析不同LLM基于自然语言意图生成代码补丁的准确性和有效性
• 自然语言处理与代码生成研究: 探索自然语言意图到代码修复的转化机制
• 漏洞修复技术对比: 对比基于LLM的漏洞修复方法与传统方法的性能差异
• 代码安全研究: 为代码漏洞的自动修复技术提供数据支持和案例分析