Los objetivos de los ciberataques son cada vez ms sofisticados y los atacantes ocultan su identidad hacindose pasar por otros atacantes. La inteligencia sobre ciberamenazas (CTI) est ganando atencin como forma de recopilar conocimientos significativos para comprender mejor la intencin de un atacante y, eventualmente, predecir futuros ataques. Un anlisis sistmico de amenazas basado en datos adquiridos a partir de incidentes cibernticos reales es un enfoque til para generar inteligencia con ese objetivo. El desarrollo de una tcnica de anlisis requiere un gran volumen de datos de gran calidad. Sin embargo, los investigadores pueden sentirse desalentados por la inaccesibilidad a los datos, ya que las organizaciones rara vez liberan sus datos a la comunidad investigadora. Debido al problema de la inaccesibilidad a los datos, la investigacin acadmica tiende a inclinarse hacia tcnicas que desarrollan pasos del proceso CTI distintos del anlisis y la produccin. En este artculo, proponemos un sistema automatizado de generacin de conjuntos de datos denominado CTIMiner. El sistema recopila datos sobre amenazas a partir de informes de seguridad y repositorios de malware de acceso pblico. Los datos se almacenan en un formato estructurado. Publicamos los cdigos fuente y el conjunto de datos, que incluyen aproximadamente 640.000 registros de 612 informes de seguridad publicados entre enero de 2008 y junio de 2019. Adems, presentamos una caracterstica estadstica del conjunto de datos y tcnicas que pueden desarrollarse utilizndolo. Adems, demostramos un ejemplo de aplicacin del conjunto de datos que analiza la correlacin y las caractersticas de un incidente. Creemos que nuestro conjunto de datos promover la investigacin colaborativa sobre el anlisis de amenazas para la generacin de CTI.
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