supplychain-attack-data

该存储库包含历史上实际软件供应链攻击的全面数据。仅包括开源项目或商业产品有意或无意分发受损软件的情况。不包括与开源项目或商业产品无关的驱动攻击。

This repository contains comprehensive data on actual historical software supply chain attacks. Only scenarios where open-source projects or commercial products intentionally or unintentionally distributed compromised software are included, while drive-by attacks unrelated to open-source projects or commercial products are excluded.

原始信息汇总

软件供应链攻击数据集概述

数据集简介

• 包含历史上真实的软件供应链攻击事件数据
• 仅收录涉及开源项目或商业产品的攻击案例

数据范围

包含的攻击类型

• 开源项目或商业产品 knowingly 或 accidentally 分发受感染软件的情况

不包含的攻击类型

• 路边发现的随机USB密钥攻击
• 域名抢注攻击(Typosquatting)
• 上传至随机网站的恶意软件
• 不涉及项目/产品的社会工程攻击

数据统计

开源项目攻击数据

• 受影响开源项目数量：56个
• 攻击事件总数：59起

商业产品攻击数据

• 受影响产品及事件数量：42个
• 备注：商业软件供应链攻击数据有限，实际数量可能严重低估

数据完整性说明

• 开源项目部分数据被认为相对完整
• 商业产品部分可能存在严重漏报
• 欢迎通过提交Issue补充缺失案例

项目状态

• 该项目为进行中的工作
• 欢迎提交Pull Request贡献数据

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在软件供应链安全研究领域，supplychain-attack-data数据集通过系统性的历史事件追踪构建而成。研究团队严格筛选了开源项目和商业产品中实际发生的软件供应链攻击案例，排除了与项目无关的独立攻击事件。数据采集过程遵循双重验证原则，既包含公开披露的56个开源项目涉及的59起事件，也收录了42个商业产品案例，同时通过社区协作机制持续补充遗漏案例。

特点

该数据集以其精准的边界定义和完整的案例覆盖著称。区别于普通网络安全事件库，它专门聚焦软件分发环节的污染攻击，具有明确的纳入标准。可视化图表清晰展现了攻击事件的时间分布和攻击路径特征，为纵向研究提供便利。商业产品部分的有限数据也客观反映了该领域信息披露不足的现状，具有重要的研究警示价值。

使用方法

研究人员可通过时间维度分析攻击趋势演变，或按项目类型进行横向对比研究。数据集中的每个案例都可作为典型教学素材，用于构建供应链攻击特征库。建议结合资产图谱工具进行关联分析，商业案例部分需注意其潜在的样本偏差，适合作为定性研究的基础材料而非统计依据。开源社区可通过提交PR持续完善该知识库。

背景与挑战

背景概述

在数字化时代日益复杂的网络安全环境下，软件供应链攻击已成为全球范围内备受关注的安全威胁。supplychain-attack-data数据集由专业安全研究人员构建，旨在系统性地收集和整理历史上真实发生的软件供应链攻击事件。该数据集聚焦于开源项目或商业产品因故意或意外行为导致软件被篡改的安全事件，排除了与项目无关的独立攻击方式。数据集收录了56个开源项目的59起安全事件，以及42起商业产品攻击案例，为研究软件供应链安全提供了宝贵的实证基础。

当前挑战

该数据集面临双重挑战。在研究层面，软件供应链攻击具有隐蔽性强、溯源困难的特点，如何准确识别攻击模式并建立有效防御机制是核心难题。在数据构建过程中，商业软件攻击信息存在严重漏报现象，企业往往选择不公开安全事件，导致数据完整性难以保证。同时，开源项目攻击案例的收集也面临语言障碍、事件描述分散等挑战，需要持续更新维护以确保数据的时效性和全面性。

常用场景

经典使用场景

在网络安全领域，供应链攻击已成为一种日益严重的威胁。该数据集详细记录了历史上真实的软件供应链攻击案例，为研究人员提供了一个宝贵的资源库。通过分析这些案例，研究者可以深入理解攻击者的手法、攻击路径以及受影响的项目类型，从而为防御策略的制定提供数据支持。

解决学术问题

该数据集解决了网络安全研究中关于供应链攻击的实证数据匮乏问题。通过系统整理开源项目和商业产品中的攻击案例，数据集填补了学术界对供应链攻击系统性研究的空白。研究者可以基于这些数据开展攻击模式分析、风险评估以及防御机制设计，推动供应链安全领域的理论发展。

衍生相关工作

基于该数据集，已衍生出多项重要研究。包括供应链攻击模式分类研究、开源项目安全风险评估框架、以及自动化供应链威胁检测系统等。这些工作不仅扩展了数据集的应用价值，也为构建更安全的软件生态系统提供了理论基础和技术支持。