多样化漏洞数据集DiverseVulCleanedDataset-ahmedtabib
数据来源：互联网公开数据
标签：漏洞研究，数据集，软件安全，机器学习，代码分析，安全工程，数据挖掘，漏洞检测
数据概述： 该数据集包含经过清洗和标准化的软件漏洞数据，记录了多种编程语言和开源项目中的安全漏洞信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的开源项目和商业软件，主要来自GitHub、SourceForge等代码托管平台。
数据维度：数据集包括漏洞类型、严重程度、受影响代码片段、漏洞描述、修复建议、提交日期等变量。还包括漏洞的上下文信息和代码差异。
数据格式：数据提供为JSON和CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于多个公开的漏洞数据库和安全研究项目，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于软件安全研究、漏洞检测、机器学习模型训练等领域的应用，尤其在自动化漏洞检测、代码安全分析等方面具有重要价值。
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：适用于软件漏洞研究、安全漏洞分析等学术研究，如漏洞类型分布、漏洞修复策略研究等。
行业应用：可以为软件安全行业提供数据支持，特别是在漏洞检测工具开发、安全审计和漏洞管理方面。
决策支持：支持软件开发过程中的安全决策和风险评估，帮助开发团队制定更好的安全策略和修复计划。
教育和培训：作为软件安全、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解漏洞检测和安全工程技术。
此数据集特别适合用于探索软件漏洞的规律与趋势，帮助用户实现准确的漏洞检测和安全风险评估，提高软件系统的安全性和可靠性。
