数据集概述
该数据集包含10,304,026条结构化条目，用于支持SQL注入漏洞检测的研究与开发。其中恶意条目2,813,146条，分6类攻击类型；良性条目7,490,880条。数据经清洗、匿名化处理，采用规则分类算法标注，适用于机器学习与安全检测模型开发。
文件详解
- 文件名称: Rule-Based SQL Injection (RbSQLi) Dataset/sqli_dataset.csv
- 文件格式: CSV (.csv)
- 字段映射:
- SQL_Query: SQL查询语句内容
- Injection_Type: SQL注入类型（如Union-based、Stackqueries-based等）
- Vulnerability_Status: 漏洞状态（如Yes表示恶意）
数据来源
- Payloads All The Things – SQL Injection Payload List（GitHub开源仓库）
- ChatGPT生成的补充 payloads
适用场景
- 机器学习模型训练: 用于开发SQL注入检测的分类模型
- 网络安全研究: 分析SQL注入攻击模式与变体
- 入侵检测系统测试: 验证系统对不同类型SQL注入的检测能力
- 漏洞扫描工具优化: 提升工具对复杂SQL注入 payloads 的识别精度
- 安全基准测试: 作为SQL注入检测技术的性能评估数据集
