网络安全检测恶意代码注入数据集CybersecurityDetectionMaliciousCodeInjectionDataset-natasa213
数据来源：互联网公开数据
标签：代码注入, 网络安全, 文本分类, 多标签分类, HTTP攻击, SQL注入, OS命令注入, 恶意代码检测
数据概述：
该数据集包含来自网络安全领域的数据，记录了用于检测恶意代码注入攻击的HTTP请求示例。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据为全球网络安全场景下的典型攻击与正常请求示例。
数据维度：包括HTTP请求文本以及五个类别标签，分别是：正常请求（Normal），代码注入（Code Injection），HTTP动词篡改（HTTP Verb Tampering），SQL注入（SQL Injection），OS命令注入（OS Command Injection）。适用于多标签分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为code_injection_5labelscsv，便于文本处理和建模分析。
来源信息：数据来源于网络安全研究与公开安全项目，已进行标注和整理。
该数据集适合用于网络安全领域恶意代码检测、入侵检测系统的研究与开发。
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：适用于网络安全、自然语言处理等交叉领域的学术研究，如恶意代码检测、异常请求识别、多标签分类算法研究等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于入侵检测系统（IDS）、Web应用防火墙（WAF）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全体系中的风险评估与自动防御机制开发，助力企业强化安全防护策略。
教育和培训：作为信息安全与人工智能课程中的实训数据，用于学生训练模型、了解不同类型的代码注入攻击模式。
此数据集特别适合用于探索恶意代码注入的各种攻击模式，帮助用户构建更精准的安全防御体系。
