数据库查询语句安全检测数据集DatabaseQuerySecurityDetectionDataset-helloarjunvv
数据来源：互联网公开数据
标签：SQL注入, 数据库安全, 查询语句, 恶意代码检测, 文本分类, 机器学习, 数据挖掘, 信息安全
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的数据库查询语句，记录了用于检测SQL注入攻击的查询语句示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据可能涵盖全球范围内的数据库安全场景。
数据维度：数据集包含多种CSV文件，核心字段包括：role（角色），user（用户），timestamp（时间戳），query（查询语句），class（分类标签，指示查询语句的安全性，如是否为恶意语句），以及一些用于特征工程的矩阵数据（R00-R49，W00-W49），部分文件还包含预测结果（predicted_class）。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，包含Training Data.csv、Test Data.csv、malicious.csv、normal.csv等文件，便于数据分析和模型训练。此外，还包含一个Python脚本(RNP-Miner_3.py)以及其他辅助文件。
来源信息：数据集来源未明确标注，但根据文件内容推测，可能来源于数据库安全研究、安全攻防演练等。数据已进行结构化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于数据库安全、恶意代码检测、以及机器学习模型的训练与评估。
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：适用于数据库安全、自然语言处理、机器学习等交叉领域的学术研究，如恶意SQL语句检测、查询语句行为分析、安全风险评估等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于数据库入侵检测系统（IDS）、数据库防火墙（WAF）等产品的模型训练、测试和优化。
决策支持：支持数据库安全策略的制定与优化，帮助企业加强数据库安全防护，降低安全风险。
教育和培训：作为信息安全、数据科学等相关课程的实训材料，用于学生进行模型构建、算法验证、安全攻防演练等。
此数据集特别适合用于探索数据库查询语句中的安全漏洞，帮助用户构建高效的恶意代码检测模型，提升数据库系统的安全性。
