区块链智能合约安全漏洞检测数据集BlockchainSmartContractSecurityVulnerabilityDetectionDataset-tranduongminhdai
数据来源：互联网公开数据
标签：智能合约, 区块链, 安全漏洞, 代码审计, 漏洞检测, 以太坊, Solidity, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自区块链安全审计工具和公开漏洞库的数据，记录了用于检测智能合约安全漏洞的Solidity代码及其相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态代码数据集。
地理范围：数据主要针对以太坊区块链上的智能合约，覆盖全球范围内的合约部署。
数据维度：
scvhunter.csv：包含智能合约地址（address）、源代码（source_code）和漏洞标签（label）。
scvhunter_processed.csv：在scvhunter.csv的基础上增加了SlithIR字段，该字段可能包含了Slither工具的中间表示结果，用于进一步分析。
slither_dataset.pt：可能是一个PyTorch模型或数据集，用于训练或评估智能合约漏洞检测模型。
.sol文件：包含了大量的Solidity源代码，每个文件代表一个智能合约的源代码。
数据格式：
CSV格式，包括scvhunter.csv和scvhunter_processed.csv，便于数据分析和处理。
.pt格式，为PyTorch模型或数据集。
.sol格式，为Solidity源代码文件。
来源信息：数据集来源于区块链安全研究、代码审计工具的输出，以及公开的智能合约代码库。数据经过了清洗和标注，用于安全漏洞检测。
该数据集适合用于智能合约安全漏洞检测、代码审计、安全风险评估等研究和应用。
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：适用于区块链安全、形式化验证、程序分析等领域的学术研究，如智能合约漏洞检测算法研究、代码相似性分析、恶意代码识别等。
行业应用：为区块链安全公司、审计机构和智能合约开发者提供数据支持，用于构建智能合约安全审计工具、进行安全风险评估、提升合约安全性。
决策支持：支持区块链项目的安全决策，帮助开发者在部署合约前发现并修复潜在的安全风险。
教育和培训：作为区块链安全、Solidity编程等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解智能合约漏洞和安全风险。
此数据集特别适合用于探索智能合约代码中的安全漏洞模式，开发自动化漏洞检测工具，提高智能合约的安全性。
