物联网恶意样本分析系统数据集

本数据集主要包括三个数据子集。恶意样本分类准确率测试数据子集：该数据子集是GitHub上开源的数据集，包含29209个为 ARM 平台编译的ELF二进制文件和18715个为MIPS平台编译的ELF二进制文件。根据其头部信息，所有ARM样本均为32位架构编译，18603个MIPS样本为32位架构编译，112个样本针对64位架构。所有样本均为可执行文件。恶意样本检测精度测试数据子集：该数据子集是横浜国立大学吉岡克成教授领导的网络安全研究团队收集的恶意软件数据集，专门用于物联网恶意软件研究和分析。该数据集包含了通过物联网蜜罐捕获的真实恶意软件样本，数据集中的样本涵盖了2016年到2024年期间活跃的各类物联网恶意软件。数据集分为DatasetA-F，分别为不同时间段捕获到的恶意软件。本项目提取其中DatasetF数据集。多维演化特征协同的海量恶意样本精准溯源数据子集：该数据子集是GitHub上开源的数据集，包含来自 454个家族的3095个恶意样本，并标注了真实置信度。家族标签是通过调查 2016年1月1日至2021年1月1日期间14个主要网络安全组织发布的数千份开源威胁报告获得的。该数据集还为每个家族提供了全面的别名映射，并为每个文件提供了 EMBER 原始特征。