天池安全AI挑战赛第六期恶意代码检测数据集-monsterliu
数据来源：互联网公开数据
标签：安全,AI,恶意代码,检测,机器学习,天池,阿里巴巴,对抗样本,特征工程,二进制文件分析
数据概述：
本数据集是阿里巴巴天池安全AI挑战赛第六期比赛所使用的数据集，主要用于恶意代码检测任务。数据集包含了大量的二进制文件样本，其中一部分是恶意代码样本，另一部分是良性代码样本。每个样本都经过了脱敏处理，并提取了多种类型的特征，例如：静态特征（如文件头信息、字符串信息、API调用序列等）、动态特征（如行为轨迹、系统调用序列等），以及对抗样本。数据集提供了样本的标签，用于区分恶意代码和良性代码。
数据用途概述：
该数据集主要用于恶意代码检测、安全威胁分析、机器学习模型训练和评估等场景。研究人员和安全工程师可以利用该数据集开发和测试新的恶意代码检测算法，评估不同特征和模型的性能；可以进行对抗样本的研究，探索模型在对抗攻击下的鲁棒性；也可以用于学习和实践恶意代码分析技术，提升安全防护能力。该数据集也适用于教育和培训，帮助学习者了解恶意代码检测的流程和技术。
