软件漏洞分析与预测数据集SoftwareVulnerabilityAnalysisandPredictionDataset-geeeeese
数据来源：互联网公开数据
标签：软件漏洞, CVE, 漏洞分析, 机器学习, 自然语言处理, 风险评估, 安全研究, 漏洞预测
数据概述：
该数据集包含用于软件漏洞分析与预测的数据，主要涉及CVE（Common Vulnerabilities and Exposures，通用漏洞披露）相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但涵盖了CVE数据库中的漏洞信息。
地理范围：数据主要聚焦于全球范围内的软件漏洞，涉及多种软件产品和系统。
数据维度：数据集包含多种数据项，包括CVE ID，漏洞描述，受影响的软件组件，以及相关的标签信息。
数据格式：数据集包含JSON、CSV等多种格式，方便进行数据分析和模型构建。JSON文件用于存储结构化的漏洞信息，CSV文件则提供了CVE ID和标签之间的对应关系。
来源信息：数据来源于公开的CVE数据库以及相关的安全研究，经过了处理和整理，以适应分析和建模的需求。
该数据集适合用于漏洞分析、风险评估、漏洞预测、以及安全领域相关的研究。
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：适用于软件安全、漏洞分析、自然语言处理等领域的学术研究，例如漏洞成因分析、漏洞预测模型构建、漏洞关联分析等。
行业应用：可以为软件开发商、安全厂商提供数据支持，特别是在漏洞管理、安全风险评估、安全态势感知等方面。
决策支持：支持企业和组织进行安全决策，帮助其优先处理高风险漏洞，优化安全资源分配。
教育和培训：作为网络安全、软件工程等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入了解漏洞的产生、传播和修复过程。
此数据集特别适合用于探索软件漏洞的规律与趋势，构建漏洞预测模型，提升安全防护能力，并为软件供应链安全提供数据支撑。
