典型文档类CVE漏洞检测工具的设计与实现的中期报告一、选题背景CVE（CommonVulnerabilitiesandExposures）是一种漏洞名词格式，用于共享已知的安全漏洞信息。随着Web应用程序和移动应用程序的广泛应用，Web漏洞和移动应用程序漏洞成为网络安全的一大风险。因此，开发一款典型文档类CVE漏洞检测工具至关重要。二、研究目的设计和实现一款典型文档类CVE漏洞检测工具，通过分析文档内容中的CVE漏洞信息，自动识别和标记出相关漏洞名称、漏洞类型、漏洞描述等信息。三、研究内容1.系统需求分析：分析文档类CVE漏洞检测工具的功能需求和非功能需求，包括功能模块、界面设计、系统性能等。2.数据源采集：采集包含CVE漏洞信息的文档、文件、网页等，并将数据进行归类和整合。3.漏洞检测算法设计：设计基于机器学习、深度学习等算法的文档类CVE漏洞检测模型，可自动识别文档中的相关漏洞信息，并进行全面标记和概括。4.漏洞信息标记和概括：实现对检测出的漏洞信息进行自动标记，包括漏洞名称、漏洞类型、漏洞描述、漏洞修复方案等信息。同时，对漏洞信息进行概括和可视化处理，使用户能够更加直观地了解漏洞信息。5.系统集成和测试：将各个子模块集成到一起，进行整体测试和性能优化。四、研究进展目前已完成系统需求分析、数据源采集和漏洞检测算法设计，正在进行漏洞信息标记和概括的实现工作。1.系统需求分析在系统需求分析中，我们对文档类CVE漏洞检测工具进行了以下需求分析：（1）用户需求1)提供漏洞检测和修复建议。2)支持多种文档类型，包括PDF、Word、PPT、文本等。3)提供可视化分析和报告。4)支持用户手动添加、修改和删除漏洞信息。（2）性能需求1)支持高容错性，能够快速处理海量文件。2)支持快速检测漏洞，并能够在最短时间内给出漏洞修复建议。3)响应速度应在合理范围内。4)检索效率应在合理范围内。（3）其它需求1)友好的用户界面与易用性。2)能够自动更新漏洞库信息。2.数据源采集在数据源采集中，我们进行了文档数据源的收集，并对其进行了分类和整合。采集的文档类型包括PDF、Word、PPT、文本等，其中PDF文件为主要数据源，占比达到70%。3.漏洞检测算法设计在漏洞检测算法设计中，我们采用了深度学习算法和机器学习算法，分别对文档中的CVE漏洞信息进行自动识别和分类。其中，深度学习算法采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等算法，机器学习算法采用了支持向量机（SVM）等算法。我们通过实验比较各个算法的检测效果和准确率，选择出最优的算法进行实现。四、下一步工作下一步，我们将继续进行漏洞信息标记和概括的实现工作，同时对整个系统进行优化和调试，争取在规定时间内完成工作任务。