约克大学 发布 SECVULEVAL 数据集, 应用在 漏洞检测、代码安全 领域

约克大学 本次发布的数据集 SECVULEVAL, SECVULEVAL是一个综合性的基准数据集，旨在支持LLMs和其他检测方法在具有丰富上下文信息的情况下进行细粒度的评估。该数据集专注于现实世界中的C/C++漏洞，并在语句级别进行评估，从而能够更精确地评估模型定位和理解漏洞的能力。SECVULEVAL包含了从1999年到2024年的C/C++项目中25,440个函数样本，涵盖了5,867个唯一的CVE。数据集通过引入丰富的上下文信息，为在现实软件开发场景中进行漏洞检测的基准测试设定了新的标准。

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