跨站脚本攻击XSS漏洞检测数据集-sergiomahia
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，XSS，漏洞检测，机器学习，自然语言处理，文本分析，安全研究，威胁情报
数据概述： 该数据集包含用于检测跨站脚本攻击（XSS）漏洞的文本数据，记录了各种恶意注入的HTML/JavaScript代码片段，以及对应的标签信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为不确定，涵盖了不同时期收集到的XSS攻击样本。
地理范围：数据来源不限，主要来源于网络安全研究，漏洞报告和公开的恶意代码样本。
数据维度：数据集包括恶意代码片段（payload），URL，HTTP请求参数等，以及对应的标签（如，良性，XSS攻击类型等）。
数据格式：数据提供为文本格式，方便进行文本分析和机器学习模型的训练。
来源信息：数据来源于公开的网络安全数据集，安全研究报告和XSS攻击样本库，已进行去重和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，XSS漏洞检测，恶意代码分析等领域，尤其在构建XSS检测模型，安全漏洞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XSS攻击检测，恶意代码分析，安全漏洞研究等学术研究，如XSS攻击的特征分析，检测算法的优化等。
行业应用：可以为网络安全公司，安全服务提供商提供数据支持，特别是在Web应用防火墙（WAF），入侵检测系统（IDS）等安全产品的开发和优化方面。
决策支持：支持安全团队进行XSS漏洞的风险评估，安全策略制定和威胁情报分析。
教育和培训：作为网络安全，Web安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解XSS攻击原理，检测方法和防御措施。
此数据集特别适合用于探索XSS攻击的特征和模式，帮助用户构建高效的XSS检测模型，提高Web应用程序的安全性，降低XSS攻击的风险。
