asure22/python_obfuscated_small

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dataset_info:
features:
- name: repo
dtype: string
- name: path
dtype: string
- name: func_name
dtype: string
- name: original_string
dtype: string
- name: language
dtype: string
- name: code
dtype: string
- name: code_tokens
sequence: string
- name: docstring
dtype: string
- name: docstring_tokens
sequence: string
- name: sha
dtype: string
- name: url
dtype: string
- name: partition
dtype: string
- name: summary
dtype: string
- name: obf_code
dtype: string
- name: code_len
dtype: int64
- name: obf_code_len
dtype: int64
splits:
- name: train
num_bytes: 442939709.61477566
num_examples: 30000
download_size: 115314164
dataset_size: 442939709.61477566
configs:
- config_name: default
data_files:
- split: train
path: data/train-*
---

数据集信息：
特征配置：
- 字段名：repo，含义：代码仓库，数据类型：字符串
- 字段名：path，含义：文件路径，数据类型：字符串
- 字段名：func_name，含义：函数名称，数据类型：字符串
- 字段名：original_string，含义：原始字符串，数据类型：字符串
- 字段名：language，含义：编程语言，数据类型：字符串
- 字段名：code，含义：源代码，数据类型：字符串
- 字段名：code_tokens，含义：代码Token (Token) 序列，数据类型：字符串序列
- 字段名：docstring，含义：代码文档字符串，数据类型：字符串
- 字段名：docstring_tokens，含义：文档字符串Token (Token) 序列，数据类型：字符串序列
- 字段名：sha，含义：SHA哈希值，数据类型：字符串
- 字段名：url，含义：统一资源定位符 (URL)，数据类型：字符串
- 字段名：partition，含义：数据分区，数据类型：字符串
- 字段名：summary，含义：摘要信息，数据类型：字符串
- 字段名：obf_code，含义：混淆代码，数据类型：字符串
- 字段名：code_len，含义：源代码长度，数据类型：64位整数
- 字段名：obf_code_len，含义：混淆代码长度，数据类型：64位整数

数据集划分：
- 划分名称：训练集 (train)，占用字节数：442939709.61477566，样本数量：30000
总下载大小：115314164，数据集总存储大小：442939709.61477566

数据集配置：
- 配置名称：默认配置 (default)，关联数据文件：
* 对应划分：训练集，文件路径：data/train-*

原始信息汇总

数据集概述

数据特征

数据集包含以下特征：

• repo: 字符串类型
• path: 字符串类型
• func_name: 字符串类型
• original_string: 字符串类型
• language: 字符串类型
• code: 字符串类型
• code_tokens: 字符串序列
• docstring: 字符串类型
• docstring_tokens: 字符串序列
• sha: 字符串类型
• url: 字符串类型
• partition: 字符串类型
• summary: 字符串类型
• obf_code: 字符串类型
• code_len: 整数类型 (int64)
• obf_code_len: 整数类型 (int64)

数据分割

数据集包含一个训练集分割：

• train: 包含30000个样本，总字节数为442939709.61477566

数据集大小

• 下载大小: 115314164字节
• 数据集大小: 442939709.61477566字节

配置

• config_name: default
  • data_files:
    • split: train
    • path: data/train-*

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在软件工程与代码安全研究领域，代码混淆技术常被用于保护知识产权，而评估其效果需依赖专门的数据集。Python_obfuscated_small数据集基于CodeSearchNet的Python代码库构建，通过系统化处理流程，从原始代码中提取函数级样本，并应用自动化混淆工具生成对应的混淆版本。每个样本均包含原始代码与混淆后代码的配对，辅以代码令牌序列、文档字符串及元数据，确保了数据的一致性与可追溯性。

特点

该数据集的核心特征在于其精心设计的结构，不仅涵盖代码的原始与混淆版本，还整合了代码令牌、文档字符串及丰富的元信息。这种双版本对照的架构为研究代码可读性、混淆效果及机器学习模型的鲁棒性提供了坚实基础。数据集规模适中，包含三万条训练样本，每条样本均标注了代码长度、仓库来源及分区信息，支持多样化的分析需求。

使用方法

研究人员可利用该数据集进行代码理解、混淆检测或模型鲁棒性评估等任务。通过加载数据集，用户可访问原始代码与混淆代码的配对，结合代码令牌和文档字符串进行特征提取或模型训练。数据集的标准化格式便于直接集成至机器学习流程，支持对代码语义保持或混淆影响的深入探究。

背景与挑战

背景概述

在软件工程与程序分析领域，代码可读性与安全性一直是核心研究议题。Python_obfuscated_small数据集由Asure22团队构建，聚焦于代码混淆这一特定技术现象。该数据集旨在探究混淆代码与原始代码之间的语义关联，为代码理解、漏洞检测及知识产权保护提供关键数据支撑。通过对比分析原始代码片段及其对应的混淆版本，研究人员能够深入挖掘代码变换对程序语义的影响，进而推动自动化代码分析工具的发展，在软件安全与维护实践中具有显著的应用价值。

当前挑战

该数据集致力于应对代码混淆技术给程序理解与安全分析带来的严峻挑战。混淆代码往往通过变量重命名、控制流扁平化等手段刻意隐藏其真实意图，使得传统基于语法或简单特征的代码分析模型难以有效工作。在构建过程中，数据采集需确保原始代码与混淆代码之间的精确配对，并维持其功能等价性，这对数据清洗与验证提出了较高要求。同时，如何从混淆代码中准确还原或推断其原始语义，构成了该领域一个持续的研究难点。

常用场景

经典使用场景

在软件工程与代码安全领域，Python_obfuscated_small数据集为代码混淆与反混淆研究提供了关键资源。该数据集通过对比原始Python代码及其混淆版本，支持机器学习模型学习代码结构变换规律，常用于训练神经网络以识别或还原混淆代码，提升代码可读性与安全性分析能力。

解决学术问题

该数据集直接应对代码保护与逆向工程中的核心挑战，解决了混淆代码语义理解、自动化反混淆技术缺乏基准数据的问题。其意义在于为学术界提供了标准化评估平台，推动代码表示学习、程序分析等方向的发展，并增强了软件安全领域对隐蔽恶意代码的检测能力。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生了一系列经典研究工作，例如基于Transformer的混淆代码检测模型、结合图神经网络的程序语义恢复方法等。这些工作不仅深化了代码表示学习的理论框架，还为开源社区提供了可复现的基准模型，持续推动着软件工程与安全交叉领域的创新。