链下数据可信上链与安全防御测试数据集

本数据集来源于国家重点研发计划“区块链链上链下数据可信交互关键技术研究”（项目编号：2022YFB2702800），旨在为链下数据可信上链方法与动态安全防御机制的研究提供一套多维度的基准测试数据。数据集完全在可控实验环境下通过仿真与模拟生成，包含三个核心子集：(1) 异步安全多方计算（MPC）协议性能日志：通过在AWS云计算平台模拟不同节点规模（n=4，10，22，31）与网络条件，记录了异步可信上链协议（如Dumbo-MPC、hbmpc）生成随机分享与乘法三元组的延迟与通信开销，支撑面向链上链下协同的数据可信保障模型的效率评估；(2) 边缘计算设备入侵检测模型评估数据：整合了系统行为溯源图（StreamSpot）与标准化网络入侵检测（NSL-KDD）两套数据，为基于异构图神经网络的链下威胁态势感知方案提供训练、验证与泛化性能测试基准；(3) 基于贝叶斯攻击图的动态防御策略验证数据：包含通过仿真生成的区块链网络攻击路径量化数据及强化学习攻防交互记录，用于验证数据和知识联合驱动的链上链下安全防御体系的有效性。所有数据均经过脱敏或模拟化处理，符合数据安全与隐私保护法规，以“完全共享”方式提供，可为区块链数据可信交互与主动防御领域的研究、测评与工程优化提供关键实证基础。