网络威胁情报与漏洞利用数据集OneYearofEPSSData-labyrinthinesecurity
数据来源：互联网公开数据
标签：网络安全，漏洞利用，数据集，威胁情报，漏洞分析，风险评估，机器学习，信息安全
数据概述： 该数据集包含来自Exploit Prediction Scoring System（EPSS）的一整年数据，记录了网络漏洞的利用概率评分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2022年到2023年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的网络漏洞信息，不限于特定地区。
数据维度：数据集包括漏洞标识符（CVE ID），EPSS评分，漏洞描述，发布日期，更新日期等变量。
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EPSS（Exploit Prediction Scoring System），已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于网络安全研究，漏洞风险评估，机器学习模型训练等领域，特别是在预测漏洞利用概率，制定安全策略等方面具有重要价值。
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：适用于网络安全研究，漏洞利用预测及风险评估，如分析漏洞的利用趋势，制定安全策略等。
行业应用：可以为网络安全行业提供数据支持，特别是在漏洞管理，安全监控和应急响应方面。
决策支持：支持网络安全风险评估和策略优化，帮助组织制定科学的安全防护措施。
教育和培训：作为网络安全课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解漏洞利用预测和风险评估技术。
此数据集特别适合用于探索网络漏洞的利用概率与趋势，帮助用户实现准确的风险评估，优化安全策略，提升网络安全防护能力。
