龙蜥操作系统自研组件漏洞挖掘

赛题说明：尽可能挖掘龙蜥操作系统自研组件潜在的安全漏洞，暴露龙蜥操作系统潜在安全风险，提升龙蜥操作系统产品安全性。

基于ebpf的容器异常检测

赛题说明：本题目旨在通过 ebpf 实现容器异常检测框架。该框架通过ebpf收集容器的行为特征（例如系统调用频率、系统调用序列、文件访问、网络通信等活动）、指标特征（例如 IO 吞吐、内存利用率、CPU 利用率等）等数据，采用人工智能算法自动识别具有异常行为的容器。检测的容器异常行为包括：可疑的系统调用、未经授权的容器互访、容器内异常进程的创建、异常的资源使用量等。

龙蜥操作系统gpg工具集成国密算法

应用创新赛道

龙蜥操作系统三方安全应用适配

赛题说明：随着云原生的快速发展，机密数据的安全防护变得至关重要，涉密程序的运行需要更高要求的安全保护，为此可信执行环境应运而生。题目要求 TEE 平台上设计一个高效且安全的机密容器平台，该平台应尽量减小 TCB，增加安全性，为高敏感的后台服务型工作负载提供通用的容器运行平台，例如权限认证服务，密钥管理服务，隐私数据库等。

面向云原生系统的故障注入与诊断

赛题说明：基于龙蜥社区系统运维联盟故障演练系统，设计并实现不同类型故障注入方法与工具，设计并实现故障诊断算法与工具。能够正常实现故障注入与恢复，能够自动发现系统故障并诊断故障根因。

研究创新赛道

龙蜥操作系统安全研究报告

赛题说明：从学术角度对龙蜥操作系统安全机制分析研究，对龙蜥操作系统潜在安全风险分析评估，给出一份有学术深度，全面中肯，对实际安全生产有指导意义的分析报告。

基于龙蜥操作系统的应用性能检测与预测软件

赛题说明：业界分析显示，数据中心的资源利用率普遍较低。为降低成本和减少资源浪费，采取了各种共置策略，即在同一服务器上运行多个应用程序。然而，这种做法引发了资源争夺问题，尤其是在资源竞争激烈时，可能会严重影响应用性能，并使得无法保证应用的服务质量。此外，出于隐私和资源限制等因素，生产环境中在线应用的性能指标往往难以获得。因此，一个高效且精准的应用性能监测与预测软件对于应用调度至关重要。参赛者需基于龙蜥操作系统开发一款能够通过低级平台指标预测高级应用指标的应用性能预测软件。 

龙蜥社区激励