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Fox-IT 开源数据集Cobalt Strike Beacon Corpus汇集了 2018 年 7 月至 2026 年 9 月间，从互联网可直达的 Cobalt Strike Team Server 上直接下载的190,182 条 beacon 观测记录（sightings）和56,843 个去重后的 beacon 原始载荷，并附带dissect.cobaltstrike解析出的完整配置。这是目前公开可查的规模最大、时间跨度最长的 Cobalt Strike C2 基础设施语料库，适合威胁情报分析、安全研究和防御方狩猎（threat hunting）的新手快速上手。

📊 一、数据集整体规模一览

先记住这几个核心数字，后面分析全靠它们：

💡 一个 beacon 会被部署在多个 Team Server 上，因此"观测记录"远多于"独立 beacon"——这正是分析 C2 基础设施分布的基础。

📁 二、仓库结构与数据文件

项目结构非常精简，两个 Parquet 文件就是核心数据，另有一份现成的分析 Notebook：

大部分研究只需要 beacons.parquet；只有需要重新解析 beacon 或排查解析失败样本时，才需要下载约 10 GB 的 payloads.parquet。两个文件在仓库中通过 Git LFS 管理，首次克隆建议带上 LFS 大文件：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/fox-srt/cobaltstrike-beacon-corpus

beacons.parquet的完整字段说明见 README.md 的 Schema 章节，核心列包括：

• sha256：beacon 载荷哈希，可关联 payloads 表
• collected_from_ip/collected_from_port：Team Server 的地址与端口（53 表示 DNS 监听）
• protocol：监听协议（http/https/dns等）
• watermark/version：beacon 水印与 Cobalt Strike 版本
• config_json：完整解析配置（域名、XOR key、stage 混淆方式、Guardrails 等）
• tls_subject/tls_issuer/tls_fingerprint_sha256：服务器 TLS 证书指纹，用于聚类同一基础设施
• geo_asn/geo_as_org/geo_country：Team Server IP 的归属与地理位置

🌐 三、协议与端口分布：C2 基础设施藏在哪里

这是本数据集最有价值的部分。统计全部 190,182 条观测的协议占比：

结论很清晰：HTTPS 是绝对主力，其次是裸 HTTP，DNS 通道约一成。再往下看 Top 10 端口，答案更加直接：

🎯防御启示：前 3 个端口贡献了 99% 以上的流量。如果你的检测规则聚焦在"高信誉 Web 端口上的 beacon 行为"（如固定间隔请求、checksum8 校验 URI、TLS 证书异常），基本覆盖了绝大多数现实威胁；而 DNS 通道虽然量小，却是绕过传统出站过滤的典型手段，值得单独建规则（数据集中甚至能看到攻击者使用 DoH 伪装 User-Agent 的配置，如SETTING_DNS_DOH_USERAGENT）。

📈 四、趋势观察：Team Server 数量与版本演进

官方 Notebook beacon_research.ipynb 中内置了 43 个月的独立扫描指纹数据，勾勒出 C2 基础设施的整体走势：

• 2023 年 8 月前后是峰值：单月指纹化 Team Server 约 1,790 个
• 之后持续回落：2025 年初约 720 个，到 2026 年 9 月已降至 338 个左右

与此同时，版本分布显示攻击者工具链仍在快速迭代：2025 年末 4.9/4.11 版本占主导，2025 年 11 月发布的4.12和 2026 年 6 月发布的4.13上线后迅速占据大量新增 beacon——说明攻击者更新工具的周期很短，基于旧版本特征（如水印、配置布局）的检测规则会很快过时。

一个容易被忽略的发现是Team Server 的生命周期非常短：按ip:port身份统计，36,589 个服务器中位存活期仅15 天（p90 也只有 158 天），最长一个存活了 2,072 天。这意味着 IP 情报的时效性很关键——今天恶意的主机，半年后可能早已换人。

🔑 五、水印（Watermark）：追踪同一威胁行为者的指纹

Cobalt Strike 的每个 build 都带一个 32 位水印值，同一运营者往往重复使用同一个水印。按水印聚合观测数，Top 几名如下（来自官方示例查询结果）：

⚠️ 注意：0x0和0x12345678这类"默认/示例值"使用面极大，只能作为弱线索；真正做归因要结合pubkey_sha256、C2 域名、TLS 指纹共同判断。另外红队也会使用 Cobalt Strike，不能仅凭语料库就断定某个 IP 或水印"一定是恶意的"。

🐝 六、发现被"改造"的恶意 Beacon

数据集最有意思的玩法之一：找那些刻意修改配置块来对抗解析器的 beacon。官方统计显示，在 19 万条观测中：

• 约63,368 条同时命中"复用水印 + 修改过的 jar 签名"
• 约21,109 条命中"修改过的 jar 签名"
• 仅约33,970 条属于完全"正常"样本

这类对抗手段在config_json里有直接痕迹：

• modifications键：例如remapped_types——攻击者把TYPE_SHORT/TYPE_INT/TYPE_PTR重映射成 65535/65534/65533，导致朴素解析器直接失败（dissect.cobaltstrike会自动纠正）
• layout键：记录设置项的 index/type/size 布局，可用来发现被"洗牌"过的配置块
• guardrails键：使用了 Guardrails 商业加固的 beacon，含独立的 XOR key 与GUARD_COMPUTER等保护项

🛠 七、DuckDB 一键上手：不加载数据的分析方法

Parquet 文件可以像数据库表一样直接查询，无需导入。官方推荐用 DuckDB 远程查询 Hugging Face 上的原始文件（本地文件同理替换路径即可）：

SELECT protocol, count(*) AS sightings, count(DISTINCT collected_from_ip) AS servers, min(collected_on) AS first_seen, max(collected_on) AS last_seen FROM 'hf://datasets/fox-srt/cobaltstrike-beacon-corpus/data/beacons.parquet' GROUP BY protocol ORDER BY sightings DESC;

常用新手查询思路（都基于config_json的 JSON 提取）：

1. 按版本统计：regexp_extract(version, '(\d+)\.(\d+)', 1)提取主/次版本号，按月做堆叠图
2. 提取 C2 域名：json_extract_string(config_json, '$.domains[*]')
3. 提取 XOR key 与公共密钥：$.xorkey、$.settings.SETTING_PUBKEY
4. 地理分布：直接GROUP BY geo_country, geo_as_org看 C2 主机在哪些国家/ISP

完整的查询套路与图表代码都写在 beacon_research.ipynb 里，包括 Team Server 月度趋势、协议占比、版本演进、水印聚类、生命周期曲线等，是现成的学习模板。

⚠️ 八、安全使用与数据局限

安全红线（必读）：

• payloads.parquet 中的 beacon 是活跃的恶意 stager，可能包含真实可用的 C2 地址。原始载荷被 CaRT 格式封装，目的是防止杀毒软件在下载阶段触发告警/隔离——不要在非隔离环境中解包运行
• 语料库不包含任何能运行或破解 Cobalt Strike 的内容

数据局限性（官方声明，分析结论时须考虑）：

• 覆盖偏重 80/443/53 端口的服务器，其他端口不具备整体代表性
• 禁用 staging、使用重定向器或 domain fronting 的服务器覆盖不足
• 部分月份存在采集空窗，低数值应视为采集缺口而非使用量下降
• IP 和域名会回收再分配，观测只反映采集当日的状态

元数据与解析配置采用CC BY 4.0许可；引用数据时可参考 README.md 末尾的 BibTeX 文献信息。

✅ 小结

Cobalt Strike Beacon Corpus 用 8 年、19 万条真实 beacon 数据回答了一个核心问题：Cobalt Strike 的 C2 基础设施长什么样。答案是——HTTPS 443 为主战场（约 54% 流量）、HTTP 80 紧随其后、DNS 53 约占一成；Team Server 生命周期中位数仅 15 天；大量 beacon 经过水印复用与配置改造来对抗检测。无论是一行 DuckDB 查询还是完整的 Notebook 复现，这个数据集都能帮你快速建立对 Cobalt Strike 威胁画像的量化认知。

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