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2020 CISC 信安竞赛准备

软件结构

  • scapy_process.py
    • 实时数据获取 real_time.csv(命名示例)
  • data_process.py
    • 读取 real_time.csv --> 生成
    • 读取 offline.csv --> 生成
  • discriminator.py
    • 定义神经网络
  • result_process.py
    • 运行,训练模型,保存模型
    • 展示训练结果
    • 读取新数据,可视化新结果
  • interface.py
    • 软件运行入口

参考资料

第十二届全国大学生信息安全竞赛作品赛参赛指南信息

关于举办“第十三届全国大学生信息安全竞赛—作品赛”的通知

竞赛官网

2020全国大学生信息安全竞赛-作品赛参赛指南

学生参赛及报名

  1. 报名截止日期内具有正式学籍的全日制在校本科生、专科生均可报名参赛。评审时,如发现参赛队员不符合参赛规定,将取消参赛队伍的参赛或获奖资格。
  2. 每支参赛队不超过4名学生(包括1名组长),每支参赛队限指定1名指导教师,每名学生限参加1支参赛队,各高校参赛队数不限,不可跨校组队。
  3. 报名:各参赛队伍学生通过竞赛网站进行注册(详细参赛步骤见网站)网址
  4. 报名起止时间:2020年3月25日——2020年5月29日24时。
  5. 参赛作品上传时间:2020年3月29日——2020年5月29日24时
  6. 参赛名单公布日期:2020年5月31日。
  7. 获得参赛资格后,各参赛队伍须将参赛队伍信息上报本校教学管理部门,得到认可后,方可最终进行初赛。
  8. 参赛队所在学校联络人应在其学校学生提交参赛作品后,及时在竞赛官网上操作给予认可,最迟认可时间为2020年5月31日12:00。
  9. 参赛队应在2020年6月14日12:00前,交纳参zo p赛费用(每支参赛队200元),具体交纳方式请关注竞赛官网后续相关通知。

参赛作品

  1. 参赛作品要体现一定的创新性实用性
  2. 参赛作品可以是软件、硬件等。参赛作品的内容以信息安全技术与应用设计为主要内容,本年度竞赛范围定为系统安全、应用安全(内容安全)、网络安全、数据安全和安全检测五大类。参赛队自主命题,自主设计。结合作品的实际需求,建议推广使用国产密码技术。
  3. 参赛队自主命题,自主设计。本次竞赛采用开放式,不限定竞赛场所,参赛队利用课余时间,在规定时间内完成作品的设计、调试及设计文档撰写。所有参赛题目须得到组委会认可后方可参赛。如果参赛队伍所报题目及内容违反赛事精神和章程,组委会有权要求参赛队伍进行修改。本赛事只接受防御性的题目,不接受任何具有攻击性质或与国家有关法律、法规相违背的题目。

各参赛队应在2019年5月29日24时前通过竞赛网站www.ciscn.cn上公布的方法提交参赛作品相关材料。应提交的资料包括:竞赛作品的设计报告、测试报告、作品简介等文档资料,以及作品的源代码和可执行程序。作品相关文档至少包括如下内容:

初赛

  1. 2020年全国大学生信息安全竞赛信息安全作品赛分初赛和决赛。凡取得参赛资格的参赛队均自动进入初赛。
  2. 初赛作品提交截止时间为2020年5月29日24时。各参赛队应在此时间前完成参赛作品并网上提交,以参加初赛。
  3. 各参赛队应在2020年5月29日24时前通过竞赛网站www.ciscn.cn上公布的方法提交参赛作品相关材料。应提交的资料包括:竞赛作品的设计报告、测试报告、作品简介等文档资料,以及作品的源代码和可执行程序。作品相关文档至少包括如下内容:
    • 系统设计方案:功能、指标、实现原理、硬件框图、软件流程等;
    • 系统测试方案:测试设备、测试数据、结果分析、实现功能、特色等;
    • 其他文档:除上述规定文档以外的其他作品相关资料等;
    • 参赛作品声明:版权,技术公开等。 同时,各参赛队需另行提交离线资料一份。提交方式是:将网上提交所有资料(包括文档资料、源代码和可执行程序)交给高校联络教师统一刻录光盘,再以学校为单位将光盘邮寄到秘书处,提交截止日期为2020年5月31日前(以当地邮戳时间为准)。离线资料用于竞赛备案。各参赛高校必须提交,否则取消比赛资格。
  4. 本次竞赛的组委会将在全国范围内组织专家对参赛队伍提交的作品进行网络评审。依据网络评审结果,由专家组评审并最终确定进入决赛的名单。进入决赛的参赛队伍由专家组根据参赛队伍总数及参赛作品质量确定。
  5. 网络评审方式:网络评审专家审阅作品设计报告,依据评审规则对参赛作品进行打分,并给出评审意见。每一件作品将至少由3位专家进行评审。
  6. 专家网络评审的主要内容包括:作品的原创性与创新性、作品完成程度、作品的性能、作品的应用价值、相关文档的规范性等。

相关项目主题:基于深度学习的网络异常行为检测

原理学习部分:deep-learning / gan生成式对抗网络

软件学习部分:python + tensorflow.keras

比赛主题讨论

基于cittrip项目,初步打算围绕深度学习来完成赛题

了解机器学习、深度学习、生成式网络等等的基本特征,确定具体主题

个人学习笔记

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