数据集概述
本数据集包含从NVD通过CVE API提取的五个CSV文件，记录漏洞描述及严重程度评级，用于分类模型的性能分析，包含不同时间范围、系统类型及高风险漏洞数据。
文件详解
- 17-23.csv：CSV格式，含2017-2023年的130430条漏洞描述，可用于模型训练，字段包括id、Description、Rating
- 2024.csv：CSV格式，含2024年的19876条漏洞描述，可用于测试时间分离的漏洞模型，字段包括id、Description、Rating
- kev_april25.csv：CSV格式，含KEV目录中的1309条高风险漏洞描述，用于性能分析，字段包括id、Description、Rating
- android.csv：CSV格式，含7379条安卓系统漏洞描述，用于分类模型性能分析，字段包括ID、Description、Rating
- windows.csv：CSV格式，含6190条Windows系统漏洞描述，用于分类模型性能分析，字段包括ID、Description、Rating
适用场景
- 网络安全研究：分析不同系统、时间范围的漏洞特征与严重程度分布
- 机器学习模型训练：用于漏洞分类、严重程度预测模型的训练与测试
- 漏洞管理优化：支持企业或机构识别高风险漏洞（如KEV目录漏洞），优化修补优先级
- 安全产品开发：为漏洞检测工具、风险评估系统提供训练数据，提升分类性能
