基于深度强化学习的智能内生安全方法模拟实验数据集

本数据集涵盖强化学习智能构造、要地防御机制以及基于大语言模型的异构体生成三类核心研究数据。数据来源于复旦大学网络空间安全实验室搭建的服务器实验环境，时间跨度为2023年7月至2025年6月。强化学习部分提供EXP3算法脚本及训练日志，用于验证智能防御策略的收敛性与适应性；要地防御部分包含基线检测工具、核心补丁及性能评估工具，用于评估防御效果与开销；异构体生成部分整合大语言模型推理环境与模糊测试工具，用于研究多样化安全体的生成与验证。数据集包含完整的版本信息、实验日志和性能指标，可支撑内生安全机制的复现与验证。鉴于数据中涉及CVE漏洞利用与系统配置指纹等敏感信息，建议采用审批后共享方式，确保科研复现与安全合规并重。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

本数据集源自复旦大学网络空间安全实验室，时间覆盖2023年7月至2025年6月，整合了强化学习智能构造、要地防御机制及基于大语言模型的异构体生成三类实验数据，包含算法脚本、检测工具、性能评估工具及实验日志等。该数据集旨在支撑智能内生安全方法的复现与验证，因涉及敏感信息（如CVE漏洞利用），采用审批后共享方式以确保安全合规。