dataset summary_cwe606

介绍已收集的相关数据集，包括数据集样本的种类、数量、数据结构和操作方式。

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vuldeepecker

这是18NDSS vuldeepecker 所用的数据集。主要包括两种漏洞类型 CWE-119（缓冲区错误）和CWE-399（资源管理错误），从NVD和SARD中收集。对于CWE-119，从520个开源软件的源码和相应的diff文件中得到了8122个样本。对于CWE-399，从320个开源软件的源码和相应的diff文件中得到了1729个样本。

这些数据的原文件是以C/C++文件的形式存在的。在这些文件中既有包含漏洞的函数，也有不含漏洞的函数，但是哪个函数是漏洞函数没有明显的标记。（因为作者是从中提取code gadget来对这些code gadget进行标记）

如果要从中标记漏洞函数，还需要比较麻烦的步骤。

https://github.com/CGCL-codes/VulDeePecker

draper

这是18年 ICMLA 上一篇在函数粒度进行漏洞检测的文章中的数据集。此数据集主要包括了4种类型的漏洞函数以HDF5的形式进行存储，CWE-119、CWE-120、CWE-469、CWE-476、CWE-other。

train:

test:

validation：

可以发现漏洞函数以字符串的形式存于HDF5文件中，因此如果要使用，首先要将这些字符串变成一个C/C++文件。

import h5py
h = h5py.File('VDSIC_train.hdf5','r')
keys = h.keys() #这里的keys有6个，CWE-119、CWE-120、CWE-469、CWE-476、CWE-other、functionSource
func_label = h["CWE-119"][0] #这个表示第一个函数是否为CWE-119，只有True、False两种，functionSource的顺序各label的顺序是一致的
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https://osf.io/d45bw/

SySeVR

SySeVR: A Framework for Using Deep Learning to Detect Vulnerabilities

从1591个NVD开源程序和14000个SARD开源程序收集，包含了126中CWE漏洞类型，这个其实和下面的vuldeepecker-comparative study的源数据应该是差不多的。

https://github.com/SySeVR/SySeVR

vuldeepecker——comparative study

从368个NVD 开源程序CVE和14000个SARD开源程序，包含了126种CWE漏洞类型。

CWE-015, CWE-020, CWE-022, CWE-023, CWE-036, CWE-078, CWE-080, CWE-088, CWE-089, CWE-090, CWE-114, CWE-119, CWE-120, CWE-121, CWE-122, CWE-123, CWE-124, CWE-126, CWE-127, CWE-129, CWE-134, CWE-170, CWE-176, CWE-188, CWE-190, CWE-191, CWE-194, CWE-195, CWE-196, CWE-197, CWE-222, CWE-223, CWE-242, CWE-244, CWE-252, CWE-253, CWE-256, CWE-259, CWE-272, CWE-284, CWE-319, CWE-321, CWE-325, CWE-327, CWE-338, CWE-345, CWE-362, CWE-363, CWE-364, CWE-366, CWE-367, CWE-369, CWE-377, CWE-398, CWE-400, CWE-401, CWE-404, CWE-412, CWE-414, CWE-415, CWE-416, CWE-426, CWE-427, CWE-457, CWE-459, CWE-464, CWE-467, CWE-468, CWE-469, CWE-475, CWE-476, CWE-479, CWE-489, CWE-506, CWE-510, CWE-526, CWE-534, CWE-535, CWE-543, CWE-562, CWE-571, CWE-587, CWE-588, CWE-590, CWE-591, CWE-605, CWE-606, CWE-609, CWE-617, CWE-620, CWE-663, CWE-665, CWE-666, CWE-672, CWE-674, CWE-675, CWE-680, CWE-681, CWE-682, CWE-685, CWE-688, CWE-690, CWE-704, CWE-758, CWE-761, CWE-762, CWE-765, CWE-771, CWE-773, CWE-774, CWE-775, CWE-780, CWE-785, CWE-789, CWE-805, CWE-806, CWE-821, CWE-822, CWE-824, CWE-828, CWE-831, CWE-833, CWE-834, CWE-835, CWE-839, CWE-843
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每个程序文件基本上都有漏洞版本和补丁版本，因此可以根据这个来进行标记漏洞函数。

https://github.com/VulDeePecker/Comparative_Study

vuldeelocator

这个是vuldeepecker的升级版，作者对数据的处理进行了升级。源数据集应该是和SySeVR一样的。

https://github.com/VulDeeLocator/VulDeeLocator

μvuldeepecker

这个是同样是vuldeepecker的升级版，作者对数据的处理进行了升级，变为多漏洞类型的检测。源数据集应该是和SySeVR 一样。

TransferRepresentationLearning

这主要从6个开源软件 FFmpeg, LibTIFF, LibPNG, Pidgin, Asterisk and VLC Media Player以及NVD中提取的真实数据。不同于SARD中是人工编造的一些数据集不具备真实性。

https://github.com/DanielLin1986/TransferRepresentationLearning

Poster ：Function Representation Learning for Vulnerability Discovery

这个是17年CCS上的论文数据。主要从FFmpeg、LibTIFF、LibPNG三个开源软件中搜集的漏洞函数。

数量不多，以C/C++文件的形式保存每个函数。

https://github.com/DanielLin1986/function_representation_learning

Devign

这个是19NIPS 上的论文提供的数据。里面直接有生成好的CPG和原始的数据。

https://github.com/epicosy/devign

https://sites.google.com/view/devign