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基于深度强化学习的智能内生安全方法模拟实验数据集

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国家基础学科公共科学数据中心2025-11-29 收录
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https://nbsdc.cn/general/dataDetail?id=6925d2b3195d26651c431a78&type=1
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资源简介:
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。
提供机构:
复旦大学
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