网络安全漏洞描述与严重程度评估数据集_Cybersecurity_Vulnerability_Description_and_Severity_Assessment
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全, 漏洞分析, 文本分类, 语义分析, 机器学习, 风险评估, 安全情报, NLP
数据概述：
该数据集包含来自网络安全领域的漏洞描述信息，记录了漏洞的详细文本描述及其对应的严重程度评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可以视为静态数据集，用于训练和评估模型。
地理范围：数据来源于全球范围内的网络安全事件和漏洞报告。
数据维度：
Description：漏洞的详细描述文本。
V3_Severity：漏洞的严重程度评分，可能为数值型或类别型，用于评估漏洞的风险等级。
Description2：对Description进行处理后的文本，例如经过分词、清洗或预处理的文本。
Embedding：Description2对应的文本嵌入向量，可能由预训练模型生成，用于捕捉文本的语义信息。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、val.csv和test.csv三个文件，分别用于训练、验证和测试模型。
来源信息：数据来源于公开的网络安全报告、漏洞数据库或安全研究机构，具体来源未明确说明。数据经过了初步的预处理，包括文本清洗和嵌入向量生成。
该数据集适合用于网络安全漏洞分析、风险评估、安全情报分析等领域。
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：适用于网络安全、自然语言处理、机器学习等交叉学科的研究，如漏洞描述的语义分析、漏洞严重程度预测、风险评估模型构建等。
行业应用：可用于构建自动化漏洞分析系统、安全威胁情报平台、入侵检测系统、安全态势感知系统等，提升安全防护能力。
决策支持：为安全团队提供决策支持，帮助其优先处理高危漏洞，优化资源分配，提高安全事件响应效率。
教育和培训：可作为网络安全、机器学习相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解漏洞分析、风险评估等关键概念。
此数据集尤其适合用于探索漏洞描述与严重程度之间的内在联系，构建预测模型，实现对漏洞风险的快速评估，从而提升整体安全防护水平。
