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目录 一、前言 二、软件漏洞数据分析 三、软件漏洞分类实验流程 四、软件漏洞文本预处理 五、软件漏洞文本表示方法 六、软件漏洞分类模型构建 七、软件漏洞分类实验结果与分析 八、总结 一、前言 本人基于网络空间安全研究方向做过入侵检测实验、软件缺陷分类实验、软件安全漏洞分类管理实验等，网络安全方向相关数据集可参看个人总结： 网络安全相关数据集介绍与下载 ( 具体可参看个人博客： Asia-Lee )。 本文的主要目的是为了构造一个有效的软件漏洞分类模型，该模型能有效提高软件漏洞分类管理的效率和软件漏洞分类的准确率，减少系统被攻击和破坏的风险，降低漏洞修复的成本。本文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。 二、软件漏洞数据分析 实验所用数据为美国国家计算机 通用漏洞数据库（National Vulnerability Database，NVD ）和 中国国家信息安全漏洞库（China National Vulnerability Database of Information Security，CNNVD） ，主要以 NVD漏洞数据库 中的漏洞数据为基准数据，本次实验使用的是从2002年到2019年5月份的NVD漏洞数据。 NVD漏洞数据库收录的漏洞数据具有唯一性，规范性，兼容性和统一性，采用国际编码语法规范，因此，可以作为软件漏洞分类研究的基准数据集