DataCon:面向安全研究的多领域大规模竞赛开放数据

摘要：

网络安全数据是开展网络安全研究、教学的重要基础资源,尤其基于实战场景下的安全数据更是科研教学成果更符合安全实践的保障.然而,由于网络安全的技术变化快、细分领域多、数据敏感等原因,寻找合适的网络安全数据一直是研究者们进行科研和老师开展实践教学时关注的重要问题.本文总结并分析了多个领域的经典公开安全数据集,发现其在研究应用时存在数据旧、规模小、危害大等不足;克服安全数据领域选择、大规模实战数据获取、安全隐私开放等困难,构造了更符合当前科研需求DataCon安全数据集.数据集大规模覆盖DNS、恶意软件、加密恶意流量、僵尸网络、网络黑产等多个领域,且均来自实战化场景,并基于DataCon竞赛平台将其开放给参赛者和科研人员.目前,DataCon数据集涵盖了已成功举办四届的"DataCon大数据安全分析大赛"的全部数据,大赛被国家教育部评为优秀案例,并进入多所高校研究生加分名单,数据内容也一直随着真实网络环境中攻防场景的变化而持续更新.目前,DataCon数据集涵盖了已成功举办四届的"DataCon大数据安全分析大赛"的全部数据,大赛被国家教育部评为优秀案例,并进入多所高校研究生加分名单,数据内容也一直随着真实网络环境中攻防场景的变化而持续更新.数据集持续收到科研人员、学术的数据使用申请,支撑了多篇学术论文的发表,充分说明了其有效性和可用性.我们希望DataCon数据及竞赛能够对网络安全领域产、学、研结合有所帮助和促进.

关键词：DataCon、安全研究、开放数据、竞赛

所属期刊栏目：9

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2024-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：123-136