代码后门攻击Python程序数据集_Backdoor_Attack_Python_Code_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：代码安全, 后门攻击, 机器学习, 恶意代码, 源代码, Python, 软件安全, 对抗样本
数据概述：
该数据集包含来自代码安全研究的数据，记录了Python程序中用于后门攻击的源代码样本。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态代码样本。
地理范围：数据主要针对Python编程语言，涵盖了潜在后门攻击的各种代码片段。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，每个文件包含以下字段：sha（代码片段的SHA哈希值），source_tokens（源代码的token列表），target_tokens（目标token列表），source_code（原始源代码），replaced_map（替换映射），replace_content（替换内容），sketch_content（代码草图内容），index（索引）。
数据格式：主要为CSV格式，便于代码分析和模型训练。数据集还包含JSONL文件，可能用于存储代码的结构化信息。
来源信息：数据来源于代码安全研究，旨在探索和分析Python代码中的后门攻击。
该数据集适合用于代码安全研究、恶意代码检测、后门攻击防御等领域，也可用于训练机器学习模型。
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：适用于代码安全、恶意代码检测、后门攻击等领域的研究，如后门代码的自动检测、对抗样本生成等。
行业应用：可为软件安全行业提供数据支持，用于构建代码安全扫描工具、入侵检测系统（IDS）等。
决策支持：支持企业和组织进行安全风险评估，帮助制定更有效的代码安全策略。
教育和培训：作为计算机科学和信息安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解代码安全问题和后门攻击技术。
此数据集特别适合用于探索后门攻击在Python代码中的表现形式，以及开发检测和防御此类攻击的有效方法，从而提高软件的安全性。
