恶意指令检测数据集MaliciousInstructionDetectionDataset-mapatb22205
数据来源：互联网公开数据
标签：指令注入, 文本分类, 自然语言处理, 恶意软件分析, 对抗样本, 机器学习, 安全研究, 数据标注
数据概述：
该数据集包含用于检测恶意指令的文本数据，记录了经过修改的指令示例，旨在用于训练和评估文本分类模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态语料数据集使用。
地理范围：数据为通用文本指令，不限定特定地理位置。
数据维度：包括“text”（文本指令）、“label”（标签，指示是否为攻击）和“is_attack”（是否为攻击的标签）三个字段，适用于文本分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为JG_with_modified_instructionscsv，便于文本处理和建模分析。
该数据集适合用于恶意指令检测、对抗样本分析和模型鲁棒性研究。
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：适用于自然语言处理、机器学习安全等领域的学术研究，如恶意指令检测、对抗样本生成与防御、模型可解释性研究等。
行业应用：为安全行业提供数据支持，特别是在恶意软件分析、入侵检测系统、安全评估等领域。
决策支持：支持安全团队的风险评估与防御策略制定，提升对潜在威胁的识别能力。
教育和培训：作为人工智能安全、自然语言处理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解恶意指令的特点和防御方法。
此数据集特别适合用于探索恶意指令的构造方式，评估模型对对抗样本的抵抗能力，助力构建更安全的自然语言处理系统。
