1、内容概要：本资源主要使用深度学习相关方法构造漏洞分类模型进行实验调研。适用于初学者学习软件漏洞分类使用。本次实验使用的是从2002年到2019年5月份的NVD漏洞数据。详见资源nvdcve文件夹。
2、源代码文件说明
（1）xml_to_excel.py：漏洞数据预处理脚本，将xml格式NVD原始数据转换为excel格式的标准漏洞文件。
（2）vul_plot.py：统计和可视化漏洞数据脚本。nvd_dataset.py：获取前n个漏洞类型的数据脚本。features_keywords.py：特征提取脚本，训练集和测试集文本向量化。
（3）lstm_model.py：构建双向GRU分类模型Bi-GRU；C-LSTM串联模型；构建word2vec模型；数据预处理 ；指标评价可视化。
（4）cgru_model.py：TextCGRU串联，构建word2vec模型；数据预处理；指标评价可视化等。
3、figures文件夹包含模型图绘制，评价指标可视化。
4、nvdcve文件夹包含原始数据，预处理数据，词向量模型w2v_model.pkl和分类模型较大自己训练即可）。
2022-04-18 22:00:05
185.09MB
1、NVD是美国国家计算机通用漏洞数据库（National Vulnerability Database，NVD）。
2、漏洞数据包括2002年-2019年的漏洞数据（总共5万多条漏洞，23个漏洞类型）。
3、漏洞数据存储格式为xml，供软件安全研究人员基于该数据集分析研究使用。
2022-04-16 20:00:07
59.71MB
1、CNNVD是中国国家信息安全漏洞数据库。
2、软件漏洞数据包括1999年以前的漏洞数据-2018年的漏洞数据。
3、漏洞数据存储格式为xml，供软件安全研究人员研究使用。
2022-04-16 20:00:06
55.03MB
NVD漏洞-CNNVD中国信息完全漏洞数据库（2002-2017年漏洞数据集）大全NVD漏洞-CNNVD中国信息完全漏洞数据库（2002-2017年漏洞数据集）大全
2021-09-22 16:39:39
60.23MB
1
1.NVD是美国国家通用漏洞数据库
2.漏洞数据包括2000年-2017年的漏洞数据（总共5万多条漏洞，23个漏洞类型）
3漏洞数据存储格式为xml，供软件安全研究人员使用
Step 1:
Set up an empty MySQL database for storing NVD data, and put the database connection information
into config.txt in a directory where you want to run the MulVAL adapters.
Example config.txt:
jdbc:mysql://www.abc.edu:3306/nvd
user_name
password
2021-07-30 11:14:13
21.74MB
1
NVDCVE2002-2020年3月xml漏洞文件数据，按照年份形成了xml报告，方便导入数据库或者其他安全研究和漏洞分析
2021-03-12 22:53:15
9.04MB
1