漏洞数据集与BERT嵌入表示CVEDatasetwithEmbeddingsUsingBERT-varadjadhav
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，漏洞分析，数据集，自然语言处理，BERT，机器学习，数据挖掘，深度学习
数据概述： 该数据集包含来自国家漏洞数据库（CVE）的漏洞数据，并利用BERT模型生成了对应的嵌入表示。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2002年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的软件漏洞信息。
数据维度：数据集包括漏洞ID、漏洞描述、漏洞类型、严重级别、影响版本、BERT嵌入向量等变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于国家漏洞数据库（CVE），并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究、漏洞检测、机器学习等领域，特别是在漏洞分类、风险评估和自动化检测等任务中具有重要应用价值。
数据用途概述： 该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于漏洞分类、风险评估、漏洞趋势分析等学术研究，如漏洞类型识别、漏洞严重性预测等。
行业应用：可以为网络安全公司、软件开发商等提供数据支持，特别是在漏洞管理、安全审计和自动化检测方面。
决策支持：支持网络安全风险评估和漏洞管理策略优化，帮助相关领域制定更好的安全防护措施。
教育和培训：作为网络安全和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解漏洞分析、BERT嵌入及自然语言处理技术。
此数据集特别适合用于探索漏洞数据的特征与规律，帮助用户实现漏洞分类、风险评估和自动化检测等目标，促进网络安全技术的进步。
