软件安全代码漏洞检测数据集SoftwareSecurityCodeVulnerabilityDetectionDataset-marahmanju
数据来源：互联网公开数据
标签：代码安全, 漏洞检测, 恶意代码, 文本分类, 机器学习, Java, 安全分析, 代码审计
数据概述：
该数据集包含来自软件安全研究和公开漏洞库的数据，记录了与代码漏洞相关的代码片段描述和对应的安全标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态代码漏洞语料库。
地理范围：数据主要聚焦于软件代码安全领域，与特定地理位置无关。
数据维度：包括“Description”（代码片段的描述信息）、“Code Segment”（代码片段本身）和“Label”（安全标签，指示漏洞类型或严重程度）三个字段，适用于代码漏洞检测和分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于文本处理和代码分析。数据已进行结构化处理，方便进行机器学习模型的训练。
该数据集特别适用于软件安全漏洞分析、代码审计和恶意代码检测，在软件安全领域具有广泛的应用价值。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如代码漏洞检测、代码语义理解、恶意代码识别等。
行业应用：为软件开发、安全审计和漏洞修复等行业提供数据支持，尤其适用于构建自动化代码安全检测工具、提升代码安全防护水平。
决策支持：支持软件开发团队进行代码质量评估、风险评估和安全策略制定，助力企业提升软件产品的安全性。
教育和培训：作为软件安全、代码审计和机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解代码漏洞的成因和检测方法。
此数据集特别适合用于探索代码片段描述与安全标签之间的关联关系，帮助用户构建代码漏洞检测模型，提升软件产品的安全性。
