CVSS 4.0 Base Score

kaggle2023-12-01 更新2024-03-07 收录

计算机安全

漏洞评分

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/labyrinthinesecurity/cvss-4-0-base-score 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

All CVSS-B scores grouped by macrovectors.

按宏观向量（macrovectors）分组的全部CVSS-B分数

创建时间：

2023-12-01

OS-HARM

计算机安全

模型评估

OS-HARM是一个用于衡量计算机使用代理安全性的新基准，旨在测试模型在三种危害类别中的表现：故意用户滥用、提示注入攻击和模型误行为。该数据集包含150个任务，涉及多种安全违规类型（骚扰、版权侵犯、虚假信息、数据泄露等），并要求代理与各种操作系统应用程序（邮件客户端、代码编辑器、浏览器等）进行交互。此外，还提出了一种自动评判系统来评估代理的准确性和安全性，该系统与人工标注高度一致（F1分数为0.7

arXiv2025-06-18 更新730

CVSS score and SIP of IEEE systems

计算机安全

漏洞评估

CVSS score and SIP of IEEE systems

DataCite Commons2025-05-01 更新250

CUAHarm/CUAHarm

人工智能安全

计算机安全

CUAHarm数据集是一个用于评估计算机使用代理（CUAs）安全风险的基准，包含了104个由专家编写的现实滥用风险场景。这些场景涵盖了凭证盗窃、权限提升、网络利用、系统破坏、数据篡改、逃避取证和工具利用等七种恶意目标类别。数据集提供了两种配置文件：computer_use_tasks.csv包含需要直接系统交互的计算机使用任务，而common_malicious_prompts.csv包含了用于评

Hugging Face2025-08-13 更新150

Shellcode_IA32

计算机安全

恶意软件分析

Shellcode_IA32 是一个包含 20 年各种来源的 shellcode 的数据集，是迄今为止可用的汇编中最大的 shellcode 集合。该数据集包含 3,200 个用于 IA-32（x86 英特尔架构的 32 位版本）的汇编语言指令示例，来自公开可用的安全漏洞。我们收集了用于从exploit-db 和shell-storm 生成shellcode 的汇编程序。我们通过添加来自流行教程

OpenDataLab2026-07-12 更新550

AutoElicit-Bench

计算机安全

鲁棒性测试

AutoElicit-Bench 是一个包含117条人工验证的扰动指令的基准数据集，用于评估计算机使用代理（CUAs）在面临意外行为时的鲁棒性。这些扰动指令通过AutoElicit框架从Claude 4.5 Haiku（50条）和Claude 4.5 Opus（67条）模型中成功诱发，均基于OSWorld任务进行最小化修改，旨在触发非恶意意图下的不安全行为。数据集包含以下字段：任务ID（task_

Hugging Face2026-02-10 更新250

CVSS 4.0 Base Score

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