网络安全攻击语句检测数据集CybersecurityAttackSentenceDetectionDataset-ifranaazmohammed
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 攻击检测, 恶意代码, 文本分析, 漏洞挖掘, 数据标注, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自网络安全研究与漏洞挖掘项目的数据，记录了可能存在安全风险的HTML语句片段。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态语料数据集使用。
地理范围：数据为全球网络安全场景下的HTML代码片段，可能来源于各种Web应用。
数据维度：包括“ID”（语句标识符）和“Sentence”（HTML语句）两个字段，用于检测潜在的安全威胁。
数据格式：CSV格式，文件名为testcsv，便于文本处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的安全测试与漏洞挖掘项目，已进行清洗和初步筛选。
该数据集适合用于网络安全领域的恶意代码检测、漏洞分析和安全风险评估。
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：适用于网络安全与自然语言处理交叉领域的学术研究，如恶意代码检测、异常行为识别、HTML代码语义分析等。
行业应用：为信息安全行业提供数据支持，尤其适用于Web应用防火墙（WAF）、入侵检测系统（IDS）等产品的模型训练与测试。
决策支持：支持网络安全体系中的风险评估与安全策略制定，助力企业强化安全防护。
教育和培训：作为信息安全与人工智能课程中的实训数据，用于学生训练模型、了解HTML代码中的安全风险。
此数据集特别适合用于探索HTML代码中潜在的攻击模式，帮助用户实现对Web应用安全风险的评估和防护。
