漏洞研究数据集DatasetsforVulnerabilityStudies-jcbeuker
数据来源：互联网公开数据
标签：漏洞，安全，数据集，软件，网络，威胁情报，机器学习，安全分析
数据概述：
该数据集包含用于研究软件和网络漏洞的数据，记录了各种安全漏洞的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了不同年份至今的漏洞信息。
地理范围：数据通常不局限于特定地理区域，涵盖全球范围内的漏洞报告。
数据维度：数据集包括漏洞的描述，受影响的软件版本，漏洞类型，严重程度，攻击向量，相关CVE编号，修复建议等。
数据格式：数据通常以CSV，JSON等格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于公开漏洞数据库，安全报告，学术研究等，并已进行收集，整理和标准化处理。
该数据集适合用于安全研究，漏洞分析，威胁情报，软件安全评估，以及机器学习模型的训练和测试。
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：适用于漏洞挖掘，漏洞分析，恶意代码检测，安全态势感知等学术研究，如漏洞的成因分析，攻击趋势预测等。
行业应用：可以为安全厂商，企业安全部门提供数据支持，特别是在漏洞管理，风险评估，安全产品开发等方面。
决策支持：支持安全策略制定，风险管理和安全投资决策。
教育和培训：作为安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解漏洞的原理，危害和防御方法。
此数据集特别适合用于探索漏洞的特征，攻击模式和防御策略，帮助用户提升安全防护能力，降低安全风险。
