The T9 Project aims to develop AI-based cyber threat detection models using datasets (T9 Data) that mimic recent cyberattacks. The second dataset release includes nine types of attacks, covering network, endpoint, and combined scenarios, designed based on real-world attack behaviors. It provides analyzable data such as network packets and Sysmon logs to support high-quality training for AI models. The project plans to complete its detection model by the second half of 2025.
[태그:] 사이버위협
T9 프로젝트는 최신 사이버 위협을 모방한 데이터셋(T9 Data)을 통해 AI 기반 사이버 위협 탐지 모델 개발을 목표로 하고 있습니다. 이번에 공개된 2차 데이터는 네트워크, 엔드포인트, 복합공격 등 총 9가지 유형으로 구성되어 있으며, 실제 공격 시나리오를 기반으로 설계되었습니다. 이를 활용해 네트워크 패킷과 Sysmon 로그를 분석 가능한 데이터로 제공하며, AI 모델 학습에 필요한 고품질 데이터를 생성하고 있습니다. 2025년 하반기까지 탐지 모델을 완성할 계획입니다.
The T9 Project aims to build an AI training dataset by modeling the latest cyberattacks. It involves setting up network and endpoint attack environments to automatically collect attack logs, which are then used to develop and enhance security AI models. The project regularly updates the latest attack data and plans to release a benign dataset and a cyberattack detection AI model in 2025.