代码漏洞修复差异检测数据集CodeVulnerabilityFixDifferenceDetection-enarior
数据来源：互联网公开数据
标签：代码安全, 漏洞修复, 差异分析, 文本比较, 机器学习, 代码审计, 安全评估, 软件开发
数据概述：
该数据集包含来自代码安全领域的漏洞修复代码差异信息，记录了修复CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，通用漏洞披露）漏洞前后的代码片段。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为对特定漏洞修复的静态快照。
地理范围：数据来源广泛，涵盖了各种软件和编程语言的代码修复案例。
数据维度：数据集包含“code”（代码片段）和“label”（分类标签，0代表正常代码，1代表存在漏洞的代码）两个字段，用于代码差异分析和漏洞检测任务。
数据格式：CSV格式，文件名为cvefixes_diff_under_512.csv，方便进行文本和代码分析。
来源信息：数据来源于代码安全研究与公开漏洞库，经过了标准化处理，确保了代码片段的结构一致性。
该数据集适用于代码安全评估、漏洞检测、代码修复自动化等领域的研究。
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、软件工程等相关领域的学术研究，如基于代码差异的漏洞检测、代码克隆检测等。
行业应用：为软件开发和安全行业提供数据支持，尤其适用于静态代码分析工具的开发和改进、安全漏洞扫描器的训练等。
决策支持：支持软件开发团队在代码审查和安全测试方面的决策，帮助提升软件的安全性。
教育和培训：作为软件安全、代码审计等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解代码漏洞和修复方法。
此数据集特别适合用于研究代码差异与漏洞之间的关系，帮助用户开发更有效的漏洞检测和修复工具，从而提高软件的安全性。
