CVSS 4.0 Base Score

kaggle2023-12-01 更新2024-03-07 收录

计算机安全

漏洞评分

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/labyrinthinesecurity/cvss-4-0-base-score 数据链接链接失效反馈

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All CVSS-B scores grouped by macrovectors.

创建时间：

2023-12-01

REFUSE-BENCH

计算机安全

二进制分析

REFUSE-BENCH是由巴尔的摩马里兰大学创建的一个用于二进制函数相似性检测的基准数据集。该数据集包含243,128个二进制文件，涵盖了多种编译配置和优化设置，旨在模拟真实世界的计算机安全场景。数据集的创建过程包括从GitHub上抓取源代码并进行编译，确保了数据的高质量和多样性。REFUSE-BENCH主要应用于逆向工程、恶意软件分析和漏洞检测等领域，旨在评估和提升现有二进制函数相似性检测模型

arXiv2024-10-30 更新3450

OS-HARM

计算机安全

模型评估

OS-HARM是一个用于衡量计算机使用代理安全性的新基准，旨在测试模型在三种危害类别中的表现：故意用户滥用、提示注入攻击和模型误行为。该数据集包含150个任务，涉及多种安全违规类型（骚扰、版权侵犯、虚假信息、数据泄露等），并要求代理与各种操作系统应用程序（邮件客户端、代码编辑器、浏览器等）进行交互。此外，还提出了一种自动评判系统来评估代理的准确性和安全性，该系统与人工标注高度一致（F1分数为0.7

arXiv2025-06-18 更新490

AutoElicit-Bench

计算机安全

鲁棒性测试

AutoElicit-Bench 是一个包含117条人工验证的扰动指令的基准数据集，用于评估计算机使用代理（CUAs）在面临意外行为时的鲁棒性。这些扰动指令通过AutoElicit框架从Claude 4.5 Haiku（50条）和Claude 4.5 Opus（67条）模型中成功诱发，均基于OSWorld任务进行最小化修改，旨在触发非恶意意图下的不安全行为。数据集包含以下字段：任务ID（task_

Hugging Face2026-02-10 更新220

RawMal-TF

恶意软件检测

计算机安全

RawMal-TF是一个新型的恶意软件数据集，它不仅包括了恶意软件的原始二进制文件，还包括了从ClarAVy中集成的类型级标签和从二进制文件名解析的家族信息。数据集中包含了14种恶意软件类型和17种恶意软件家族。该数据集使用了基于静态分析的统一特征提取流程，特别是从可移植可执行文件头中提取特征，以支持高级分类任务。该数据集为未来研究先进的恶意软件检测和分类奠定了坚实的基础。

arXiv2025-06-30 更新640

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计算机安全

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kaggle2021-04-24 更新220

CVSS 4.0 Base Score

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