网络安全检测扩展SQL注入语句数据集CybersecurityDetectionExtendedSQLInjectionSentences-alextrinity
数据来源：互联网公开数据
标签：SQL注入, 网络安全, 文本分类, 二分类模型, 恶意代码, 数据标注, 机器学习, 语料库
数据概述：
该数据集包含来自网络安全社区和安全研究人员的数据，记录了用于识别SQL注入攻击的扩展语句示例。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输入示例。
数据维度：包括“Sentence”（输入语句）和“Label”（分类标签，0代表正常语句，1代表SQL注入攻击语句）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为sqli-extended.csv，便于文本处理和建模分析。数据来源包括公开的安全研究报告、漏洞库以及安全社区的共享数据，经过了清洗和标注，确保数据的准确性和可用性。该数据集适合用于网络安全研究、恶意代码检测和安全防护技术的开发。
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、自然语言处理和机器学习交叉领域的学术研究，如恶意代码检测、SQL注入攻击识别、异常语句检测等。
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，以及安全态势感知和威胁情报分析。
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，帮助企业强化安全防护策略，提升防御能力。
教育和培训：作为信息安全、数据科学与人工智能课程中的实训数据，用于学生训练模型、了解SQL注入模式和进行安全攻防演练。
此数据集特别适合用于探索SQL注入攻击的模式，提升对恶意代码的检测能力，并用于构建更有效的安全防御系统。
