网络安全数据集

网络安全态势预测数据集制作 通过采用国家互联网应急中心发布的网络安全信息与动态周报上的数据作为基础,对其中5项威胁数据分配权重,加权求和得到网络安全基本态势值,并利用得到的基本态势值进行网络安全态势预测任务。 阅读详情
AI摘要

本文汇总了多个领域的安全数据集,适用于训练和验证机器学习模型,覆盖网络流量、主机行为及恶意软件等,助力企业提升安全防御能力。

转自:https://xz.aliyun.com/t/1879


简介

本文主要收录安全相关的数据集,适合初创,中小型企业用于训练和验证自己的机器学习的模型,提高准确率和准确度。
由于数据集可能比较多,一开始也不能全部列举出来,所以后续会慢慢补充,慢慢增加。

数据集

每个数据集都会有简单的介绍,内容类型,是否特征化
以及适用范围

  • 网络流量
  • 主机行为
  • 文件样本

KDD 99

  • KDD CUP 99 dataset 就是KDD竞赛在1999年举行时采用的数据集。1998年美国国防部高级规划署(DARPA)在MIT林肯实验室进行了一项入侵检测评估项目收集而来的数据。
  • 内容类型: 网络流量,主机行为
  • 是否特征化: 是
  • 适用范围: 主机入侵检测,异常流量监控
  • 下载地址

HTTP DATASET CSIC 2010

  • HTTP DATASET CSIC 2010 包含已经标注过的针对web服务的请求。数据量约5w条。下载地址已经为我们分类好了训练用的正常数据,测试用的正常数据,测试用的异常数据。
  • 内容类型: 网络流量
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: WAF类产品,异常流量监控
  • 下载地址

honeypot.json

  • honeypot 是由多种类型的蜜罐采集回来的数据。主要是WEB请求。约99万条数据。由于没有分类和规整,需要自己数据清洗,也可以用作校验模型的数据。
  • 内容类型: 网络流量
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: WAF类产品,异常流量监控
    下载地址

Masquerading User Data

  • Masquerading User Data 是Matthias Schonlau 教授通过正常数据构造出来用于训练和检测 Masquerading User攻击的数据集。
    (内部攻击者分为两种,一种是内鬼[Traitor],一种是窃取了身份凭证的正常用户的伪装者[Masquerading User])
    由于是构造出来的数据,缺乏实际攻击的真实性,在一定程度上,训练出来的模型会存在一定的过拟。
  • 内容类型: 主机行为
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: 入侵检测类 用户异常行为识别
  • 下载地址

ADFA IDS Datasets

  • ADFA IDS Datasets 是澳大利亚国防大学发布的一套关于HIDS的数据集。分为linux(ADFA-LD)和window(ADFA-WD)。
  • 内容类型: 主机行为
  • 是否特征化:是
  • 使用范围: 入侵检测
  • 下载地址

域名相关

  • 正常域名和可疑域名检测。 主要用于DGA的检测。这里直接用Alexa Top 100W 作为正常域名。用其他的开放的DGA数据作为黑样本。
  • 内容类型: 文本样本
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: 入侵检测 异常流量 WAF
  • Alexa Top 100W
  • 360DGA
  • zeusDGA

webshell

  • 这里github有一个比较多样本的收集。涵盖了很多的语言。
  • 内容类型: 文本样本
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: 入侵检测 异常流量 WAF
  • 下载地址

登录日志

  • auth.log 主要是都是登录失败的日志 适合用作判断是爆破登录还是正常的输错密码
  • 内容类型: 主机行为
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: 入侵检测 异常流量 WAF
  • 下载地址

恶意URL

  • malicious-URLs 在Github上面一个 使用机器学习去检测恶意URL的项目 ,里面有一个训练集,有做标记是正常的URL还是恶意的URL
  • 内容类型: 文本样本
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: 入侵检测 异常流量 WAF
  • 下载地址

综合数据

  • 在github上有一个叫 Security-Data-Analysis 的项目,里面有4个实验室 每个实验室的数据都不一样,包含http,连接记录,域名,host等等。
  • 内容类型: 网络流量
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: 异常流量
  • 下载地址

The Malware Capture Facility Project

  • MCFP 是捷克理工大学 (CTU 好像也叫捷克技工大学..不是很懂翻译)用于捕抓恶意软件的而抓去的网络流量。里面的数据非常多,有他们自己分析出来的恶意流量,也有所有的流量,包括网络文件,日志,DNS请求等
  • 内容类型: 网络流量
  • 是否特征化:否
  • 使用范围: 异常流量 WAF
  • 下载地址

恶意软件数据库

  • MalwareDB 包含了恶意软件列表 hash,检测结果,所属域名等数据
  • 内容类型: 文本样本
  • 使用范围: 特征库 入侵检测
  • 下载地址
基于机器学习的安全数据集 为了更好的帮助大家从事安全领域机器学习和深度学习(AI+安全)相关的研究,这篇文章将分享安全相关的数据集供大家下载和实验,包括恶意URL、流量分析、域名检测、恶意软件、图像分类、垃圾邮件等,也欢迎大家留言推荐数据集供我补充。这是作者的系列网络安全自学教程,主要是关于网安工具和实践操作的在线笔记,特分享出来与博友共勉,希望您们喜欢。 阅读详情

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