马里兰大学 发布 DiverseVul 数据集, 应用在 漏洞检测、深度学习 领域

马里兰大学 本次发布的数据集 DiverseVul, DiverseVul是由马里兰大学开发的一个新的易受攻击源代码数据集，专门用于基于深度学习的漏洞检测。该数据集通过爬取安全问题网站，提取与漏洞修复相关的提交和源代码，包含18,945个易受攻击的函数和330,492个非易受攻击的函数，覆盖150个CWE。DiverseVul比以往任何数据集都更加多样化和全面，覆盖了295个新项目，旨在通过提供大量高质量的训练数据，推动深度学习在软件漏洞检测领域的应用和发展。

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