Python爬虫实战：搭建企业级漏洞数据采集系统，实现CVE数据的增量爬取、智能分类、威胁评估、实时预警与可视化分析，支持多数据源融合（NVD、CVE Details），最终输出结构化威胁情报报告！
我长期专注 Python 爬虫工程化实战，主理专栏 👉 《Python爬虫实战》：从采集策略到反爬对抗，从数据清洗到分布式调度，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”，让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。
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㊗️爬虫难度指数：⭐⭐
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全文目录：
🌟 开篇语
哈喽，各位小伙伴们你们好呀～我是【喵手】。
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欢迎大家常来逛逛，一起学习，一起进步～🌟
我长期专注 Python 爬虫工程化实战，主理专栏 《Python爬虫实战》：从采集策略到反爬对抗，从数据清洗到分布式调度，持续输出可复用的方法论与可落地案例。内容主打一个“能跑、能用、能扩展”，让数据价值真正做到——抓得到、洗得净、用得上。
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1️⃣ 摘要
一句话概括：使用 Scrapy框架 + NVD REST API + Redis分布式队列构建企业级漏洞情报采集系统，实现CVE数据的增量爬取、智能分类、威胁评估、实时预警与可视化分析，支持多数据源融合（NVD、CVE Details、Exploit-DB），最终输出结构化威胁情报报告，用于企业安全运营与红蓝对抗演练。
读完你能获得掌握Scrapy框架的高级特性（中间件、Pipeline、分布式爬取）
- 学会NVD REST API的正确使用方法（避免限流、数据完整性）
- 理解分布式爬虫架构设计（Scrapy-Redis、任务调度）
- 获得一套生产级漏洞情报系统（支持10万+CVE数据）
- 掌握基于机器学习的漏洞威胁评估方法
- 实现漏洞数据的实时监控与自动化预警
2️⃣ 背景与需求
为什么需要企业级漏洞情报系统？
在前一篇文章中，我们实现了基于requests + BeautifulSoup的简单爬虫，适合小规模、一次性的数据采集。但在真实的企业安全运营场景中，我们面临更复杂的需求：
痛点1：数据量巨大
- NVD数据库包含20万+CVE记录（且持续增长）
- 单线程爬取需要数十小时
- API限流导致采集效率低下
痛点2：数据源分散
- 不同平台对同一CVE的描述可能不同
- 需要融合NVD、CNNVD、CVE Details等多源数据
- 缺乏统一的数据标准
痛点3：实时性要求
- 0day漏洞披露后需立即检测影响范围
- 每天新增CVE需要增量更新
- 高危漏洞需要实时预警
痛点4：智能化需求
- 人工判断漏洞优先级效率低
- 需要AI自动评估威胁等级
- 需要关联分析（哪些CVE会被组合利用）
本文的解决方案
我们将构建一个三层架构的漏洞情报系统：
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 【数据采集层】 │
│ Scrapy爬虫 + NVD API + 多数据源适配器 │
│ - 分布式爬取（Scrapy-Redis） │
│ - 增量更新（检测点续爬） │
│ - 智能限流（动态调整速率） │
└─────────────────┬───────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 【数据处理层】 │
│ 数据清洗 + 去重 + 标准化 + 智能分析 │
│ - NLP提取关键信息（受影响产品、攻击向量） │
│ - 机器学习评估威胁等级 │
│ - 关联分析（CVE链、攻击路径） │
└─────────────────┬───────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 【数据应用层】 │
│ 数据库存储 + API服务 + 可视化大屏 + 预警系统 │
│ - MongoDB存储（支持复杂查询） │
│ - RESTful API（对接其他系统） │
│ - Grafana可视化（趋势分析） │
│ - 钉钉/邮件预警（高危通知） │
└─────────────────────────────────────────────────┘
技术选型对比
| 需求 | requests方案 | Scrapy方案 | 混合方案（本文） |
|---|---|---|---|
| 学习成本 | ⭐ 低 | ⭐⭐⭐ 高 | ⭐⭐ 中 |
| 爬取速度 | ⭐⭐ 慢（单线程） | ⭐⭐⭐⭐⭐ 快（异步） | ⭐⭐⭐⭐ 很快 |
| 代码量 | 少（200行） | 多（1000行+） | 中（500行） |
| 可扩展性 | ⭐⭐ 差 | ⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀 | ⭐⭐⭐⭐ 好 |
| 分布式支持 | ❌ 不支持 | ✅ Scrapy-Redis | ✅ 支持 |
| 适用场景 | 小规模、一次性 | 大规模、持续运营 | 企业级应用 |
3️⃣ 合规与注意事项
NVD API使用规范
官方API文档：https://nvd.nist.gov/developers/vulnerabilities
API限流政策（2024年最新）：
| 用户类型 | 频率限制 | 申请方式 |
|---|---|---|
| 未注册 | 5次/30秒（极慢） | 无需注册 |
| 注册API Key | 50次/30秒 | 官网申请（免费） |
| 企业用户 | 可协商 | 联系NVD团队 |
如何申请API Key：
# 1. 访问官网
https://nvd.nist.gov/developers/request-an-api-key
# 2. 填写信息
- Email（必须）
- Organization（可选）
- Use Case（说明用途，如"Security Research"）
# 3. 收到邮件
- API Key：xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx
- 有效期：永久（除非滥用）
API使用要求：
# 正确的请求方式
headers = {
'apiKey': 'your-api-key-here',
'User-Agent': 'YourApp/1.0 (Security Research)'
}
# 错误示范（会被拒绝）
headers = {
'User-Agent': 'python-requests/2.31.0' # 暴露爬虫身份
}
法律与道德边界
✅ 允许的行为：
- 使用官方API获取公开数据
- 学术研究与安全分析
- 企业内部安全运营
- 开源工具开发（需声明数据来源）
❌ 禁止的行为：
- 转售漏洞数据牟利
- 用于实施网络攻击
- 高频刷接口（超过限流标准）
- 移除数据来源标识
引用规范（示例）：
数据来源：National Vulnerability Database (NVD)
API版本：NVD REST API v2.0
访问日期：2024-01-30
许可协议：U.S. Government Work (Public Domain)
4️⃣ 技术选型与整体架构
Scrapy框架核心优势
1. 异步IO架构
# requests：同步阻塞（慢）
for url in urls:
response = requests.get(url) # 等待响应
parse(response)
# Scrapy：异步非阻塞（快）
# 自动管理并发请求（默认16个）
2. 中间件系统
# 下载中间件：处理请求/响应
class RateLimitMiddleware:
"""智能限流中间件"""
def process_request(self, request, spider):
# 动态调整请求速度
pass
# 爬虫中间件：处理Item
class DuplicatesPipeline:
"""去重Pipeline"""
def process_item(self, item, spider):
# 检测重复CVE
pass
3. 内置功能
- ✅ 自动重试（网络失败）
- ✅ 深度优先/广度优先
- ✅ Cookie自动管理
- ✅ 日志系统
- ✅ 统计信息
系统架构设计
┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│ 【调度中心】 │
│ Scrapy Engine + Redis队列 │
│ - 任务分发 │
│ - 进度追踪 │
│ - 负载均衡 │
└───────────┬──────────────────────────────────────────┘
│
├─────────┬─────────┬─────────┐
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐┌─────────┐┌─────────┐
│ Spider1 ││ Spider2 ││ Spider3 │ 【爬虫集群】
│ NVD API ││ CVE ││ Exploit │
│ ││ Details ││ DB │
└────┬────┘└────┬────┘└────┬────┘
│ │ │
└──────────┴──────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ 【数据Pipeline】 │
│ - 数据清洗 │
│ - 去重验证 │
│ - 格式转换 │
│ - 智能分析 │
└────────┬─────────┘
│
┌───────────┼───────────┐
▼ ▼ ▼
┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
│MongoDB │ │ Redis │ │ ES │ 【存储层】
│ 主存储 │ │ 缓存 │ │ 全文搜索│
└────────┘ └────────┘ └────────┘
│ │ │
└───────────┴───────────┘
│
▼
┌─────────────────┐
│ 【应用层】 │
│ - RESTful API │
│ - Web Dashboard│
│ - 预警系统 │
└─────────────────┘
项目完整结构
nvd_intelligence_system/
│
├── scrapy.cfg # Scrapy配置文件
│
├── nvd_spider/ # Scrapy项目目录
│ ├── __init__.py
│ │
│ ├── spiders/ # 爬虫目录
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── nvd_api_spider.py # NVD API爬虫
│ │ ├── cve_details_spider.py # CVE Details爬虫
│ │ └── exploit_db_spider.py # Exploit-DB爬虫
│ │
│ ├── items.py # 数据模型定义
│ ├── pipelines.py # 数据处理Pipeline
│ ├── middlewares.py # 中间件
│ └── settings.py # 配置文件
│
├── analysis/ # 智能分析模块
│ ├── __init__.py
│ ├── threat_scorer.py # 威胁评分
│ ├── nlp_extractor.py # NLP信息提取
│ └── correlation.py # 关联分析
│
├── storage/ # 存储层
│ ├── __init__.py
│ ├── mongodb_client.py # MongoDB操作
│ ├── redis_client.py # Redis操作
│ └── elasticsearch_client.py # ES操作
│
├── api/ # API服务
│ ├── __init__.py
│ ├── app.py # Flask应用
│ └── routes.py # 路由定义
│
├── dashboard/ # 可视化大屏
│ ├── static/
│ ├── templates/
│ └── app.py
│
├── alert/ # 预警系统
│ ├── __init__.py
│ ├── rules.py # 预警规则
│ └── notifiers.py # 通知方式
│
├── config/ # 配置文件
│ ├── __init__.py
│ ├── settings.yaml # 全局配置
│ └── database.yaml # 数据库配置
│
├── logs/ # 日志目录
├── data/ # 数据输出
├── tests/ # 单元测试
│
├── requirements.txt # 依赖清单
├── docker-compose.yml # Docker编排
├── Dockerfile # Docker镜像
└── README.md # 使用文档
5️⃣ 环境准备与依赖安装
系统要求
开发环境：
- Python：3.9+（推荐3.10）
- 操作系统：Linux/macOS（生产环境）或 Windows（开发测试）
- 内存：至少4GB（推荐8GB+）
- 磁盘：至少10GB空闲空间
生产环境：
- 数据库：MongoDB 5.0+、Redis 6.0+、Elasticsearch 8.0+
- 消息队列：RabbitMQ（可选，用于分布式）
- 监控：Grafana + Prometheus
核心依赖安装
# 1. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/macOS
# venv\Scripts\activate # Windows
# 2. 安装核心依赖
pip install scrapy==2.11.0
pip install scrapy-redis==0.7.3 # 分布式支持
pip install pymongo==4.6.0 .0.1 # Redis
pip install elasticsearch==8.11.0 # Elasticsearch
# 3. 数据处理依赖
pip install pandas==2.2.0
pip install numpy==1.26.3
# 4. NLP与机器学习
pip install scikit-learn==1.4.0
pip install nltk==3.8.1
pip install spacy==3.7.2
# 5. API与Web
pip install flask==3.0.0
pip install flask-restful==0.3.10
pip install flask-cors==4.0.0
# 6. 可视化
pip install plotly==5.18.0
pip install matplotlib==3.8.2
# 7. 工具库
pip install python
pip install pyyaml==6.0.1 # YAML配置
pip install tqdm==4.66.1 # 进度条
pip install loguru==0.7.2 # 日志
Docker一键部署（推荐）
# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
# MongoDB数据库
mongodb:
image: mongo:7.0
container_name: nvd_mongodb
ports:
- "27017:27017"
environment:
MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: admin
MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: password123
volumes:
- ./data/mongodb:/data/db
restart: unless-stopped
# Redis缓存
redis:
image: redis:7.2-alpine
container_name: nvd_redis
ports:
- "6379:6379"
command: redis-server --appendonly yes
volumes:
- ./data/redis:/data
restart: unless-stopped
# Elasticsearch全文搜索
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.11.0
container_name: nvd_elasticsearch
environment:
- discovery.type=single-node
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- xpack.security.enabled=false
ports:
- "9200:9200"
volumes:
- ./data/elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data
restart: unless-stopped
# Scrapy爬虫
spider:
build: .
container_name: nvd_spider
depends_on:
- mongodb
- redis
environment:
- MONGODB_URI=mongodb://admin:password123@mongodb:27017
- REDIS_URL=redis://redis:6379
volumes:
- ./:/app
- ./logs:/app/logs
command: scrapy crawl nvd_api
restart: unless-stopped
# API服务
api:
build: .
container_name: nvd_api
depends_on:
- mongodb
- redis
ports:
- "5000:5000"
environment:
- MONGODB_URI=mongodb://admin:password123@mongodb:27017
- REDIS_URL=redis://redis:6379
volumes:
- ./:/app
command: python api/app.py
restart: unless-stopped
# 启动命令
# docker-compose up -d
由于继续完成核心代码实现部分…
6️⃣ 核心实现：Scrapy爬虫
数据模型定义
# nvd_spider/items.py
import scrapy
from scrapy import Field
from datetime import datetime
class CVEItem(scrapy.Item):
"""CVE数据模型"""
# ===== 基本信息 =====
cve_id = Field() # CVE编号（唯一键）
description = Field() # 漏洞描述
# ===== 时间信息 =====
published_date = Field() # 发布日期
last_modified_date = Field() # 最后修改日期
# ===== CVSS评分（v3.x） =====
cvss_v3_version = Field() # CVSS版本（3.0/3.1）
cvss_v3_score = Field() # 基础评分（0.0-10.0）
cvss_v3_severity = Field() # 严重性（CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW）
cvss_v3_vector = Field() # 向量字符串
cvss_v3_exploitability = Field() # 可利用性分数
cvss_v3_impact = Field() # 影响分数
# ===== CVSS评分（v2.0，旧版） =====
cvss_v2_score = Field()
cvss_v2_severity = Field()
cvss_v2_vector = Field()
# ===== 弱点分类 =====
cwe_ids = Field() # CWE列表（如["CWE-79", "CWE-89"]）
# ===== 受影响配置 =====
configurations = Field() # CPE配置列表
affected_vendors = Field() # 受影响厂商
affected_products = Field() # 受影响产品
# ===== 参考链接 =====
references = Field() # 参考URL列表
reference_count = Field() # 参考链接数量
# ===== 元数据 =====
source = Field() # 数据来源（NVD/CVE Details等）
crawl_time = Field() # 爬取时间
# ===== 扩展字段（自定义） =====
threat_score = Field() # 威胁评分（AI计算）
exploit_available = Field() # 是否有公开EXP
patch_available = Field() # 是否有补丁
NVD API爬虫实现
# nvd_spider/spiders/nvd_api_spider.py
import scrapy
import json
from datetime import datetime, timedelta
from urllib.parse import urlencode
from nvd_spider.items import CVEItem
import time
class NVDAPISpider(scrapy.Spider):
"""
NVD REST API爬虫
功能：
- 使用官方API获取CVE数据
- 支持增量更新（按日期范围）
- 自动处理分页
- 智能限流（遵守API配额）
"""
name = 'nvd_api'
allowed_domains = ['services.nvd.nist.gov']
# API配置
API_BASE_URL = 'https://services.nvd.nist.gov/rest/json/cves/2.0'
API_KEY = 'YOUR_API_KEY_HERE' # 替换为你的API Key
# 爬取配置
custom_settings = {
'CONCURRENT_REQUESTS': 2, # 并发请求数（API限制）
'DOWNLOAD_DELAY': 0.6, # 请求间隔（50次/30秒 ≈ 0.6秒/次）
'RETRY_TIMES': 3, # 重试次数
'RETRY_HTTP_CODES': [500, 502, 503, 504, 429],
# Pipeline配置
'ITEM_PIPELINES': {
'nvd_spider.pipelines.DuplicatesPipeline': 100,
'nvd_spider.pipelines.DataCleanPipeline': 200,
'nvd_spider.pipelines.MongoDBPipeline': 300,
},
# 日志配置
'LOG_LEVEL': 'INFO',
'LOG_FILE': 'logs/nvd_api_spider.log',
}
def __init__(self, start_date=None, end_date=None, *args, **kwargs):
"""
初始化爬虫
参数：
start_date: 开始日期（YYYY-MM-DD）
end_date: 结束日期（YYYY-MM-DD）
"""
super().__init__(*args, **kwargs)
# 设置日期范围
if end_date:
self.end_date = datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')
else:
self.end_date = datetime.now()
if start_date:
self.start_date = datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
else:
# 默认最近30天
self.start_date = self.end_date - timedelta(days=30)
self.logger.info(f"爬取日期范围：{self.start_date.date()} - {self.end_date.date()}")
# 统计信息
self.stats = {
'total_requests': 0,
'total_cves': 0,
'failed_requests': 0
}
def start_requests(self):
"""生成初始请求"""
# 构造API请求URL
params = {
'pubStartDate': self.start_date.strftime('%Y-%m-%dT00:00:00.000'),
'pubEndDate': self.end_date.strftime('%Y-%m-%dT23:59:59.999'),
'resultsPerPage': 2000, # 每页最多2000条
'startIndex': 0
}
url = f"{self.API_BASE_URL}?{urlencode(params)}"
# 添加API Key到headers
headers = {
'apiKey': self.API_KEY,
'User-Agent': 'NVD-Intelligence-System/1.0 (Security Research)'
}
yield scrapy.Request(
url=url,
headers=headers,
callback=self.parse,
errback=self.handle_error,
meta={'start_index': 0}
)
def parse(self, response):
"""
解析API响应
API返回JSON格式：
{
"resultsPerPage": 2000,
"startIndex": 0,
"totalResults": 15234,
"format": "NVD_CVE",
"version": "2.0",
"timestamp": "2024-01-30T10:00:00.000",
"vulnerabilities": [...]
}
"""
try:
data = json.loads(response.text)
except json.JSONDecodeError:
self.logger.error(f"JSON解析失败：{response.url}")
self.stats['failed_requests'] += 1
return
# 提取总数和当前索引
total_results = data.get('totalResults', 0)
start_index = response.meta['start_index']
results_per_page = data.get('resultsPerPage', 2000)
self.logger.info(f"总CVE数：{total_results}，当前索引：{start_index}")
# 解析每个CVE
vulnerabilities = data.get('vulnerabilities', [])
for vuln_data in vulnerabilities:
cve_item = self.parse_cve(vuln_data)
if cve_item:
yield cve_item
self.stats['total_cves'] += 1
# 判断是否有下一页
next_index = start_index + results_per_page
if next_index < total_results:
# 构造下一页请求
params = {
'pubStartDate': self.start_date.strftime('%Y-%m-%dT00:00:00.000'),
'pubEndDate': self.end_date.strftime('%Y-%m-%dT23:59:59.999'),
'resultsPerPage': results_per_page,
'startIndex': next_index
}
url = f"{self.API_BASE_URL}?{urlencode(params)}"
headers = {
'apiKey': self.API_KEY,
'User-Agent': 'NVD-Intelligence-System/1.0'
}
yield scrapy.Request(
url=url,
headers=headers,
callback=self.parse,
errback=self.handle_error,
meta={'start_index': next_index}
)
else:
self.logger.info("✅ 所有页面爬取完成")
def parse_cve(self, vuln_data: dict) -> CVEItem:
"""
解析单个CVE数据
参数：
vuln_data: API返回的单个漏洞数据
返回：
CVEItem对象
"""
cve = vuln_data.get('cve', {})
# 创建Item
item = CVEItem()
# ===== 1. 基本信息 =====
item['cve_id'] = cve.get('id', '')
item['source'] = 'NVD'
item['crawl_time'] = datetime.now().isoformat()
# ===== 2. 描述信息 =====
descriptions = cve.get('descriptions', [])
# 优先取英文描述
for desc in descriptions:
if desc.get('lang') == 'en':
item['description'] = desc.get('value', '')
break
# ===== 3. 时间信息 =====
item['published_date'] = cve.get('published', '')
item['last_modified_date'] = cve.get('lastModified', '')
# ===== 4. CVSS v3评分 =====
metrics = cve.get('metrics', {})
# CVSS v3.1（优先）或 v3.0
cvss_v31 = metrics.get('cvssMetricV31', [])
cvss_v30 = metrics.get('cvssMetricV30', [])
cvss_v3_data = cvss_v31[0] if cvss_v31 else (cvss_v30[0] if cvss_v30 else None)
if cvss_v3_data:
cvss_data = cvss_v3_data.get('cvssData', {})
item['cvss_v3_version'] = cvss_data.get('version', '')
item['cvss_v3_score'] = cvss_data.get('baseScore', 0.0)
item['cvss_v3_severity'] = cvss_data.get('baseSeverity', 'NONE')
item['cvss_v3_vector'] = cvss_data.get('vectorString', '')
item['cvss_v3_exploitability'] = cvss_v3_data.get('exploitabilityScore', 0.0)
item['cvss_v3_impact'] = cvss_v3_data.get('impactScore', 0.0)
# ===== 5. CVSS v2评分 =====
cvss_v2 = metrics.get('cvssMetricV2', [])
if cvss_v2:
cvss_v2_data = cvss_v2[0].get('cvssData', {})
item['cvss_v2_score'] = cvss_v2_data.get('baseScore', 0.0)
item['cvss_v2_severity'] = cvss_v2[0].get('baseSeverity', 'NONE')
item['cvss_v2_vector'] = cvss_v2_data.get('vectorString', '')
# ===== 6. CWE弱点分类 =====
weaknesses = cve.get('weaknesses', [])
cwe_ids = []
for weakness in weaknesses:
for desc in weakness.get('description', []):
value = desc.get('value', '')
if value.startswith('CWE-'):
cwe_ids.append(value)
item['cwe_ids'] = list(set(cwe_ids)) # 去重
# ===== 7. 受影响配置 =====
configurations = cve.get('configurations', [])
item['configurations'] = self._parse_configurations(configurations)
# ===== 8. 参考链接 =====
references = cve.get('references', [])
item['references'] = [ref.get('url', '') for ref in references]
item['reference_count'] = len(references)
return item
def _parse_configurations(self, configurations: list) -> dict:
"""
解析受影响配置（CPE）
返回：
{
'vendors': ['apache', 'microsoft'],
'products': ['struts', 'windows']
}
"""
vendors = set()
products = set()
for config in configurations:
nodes = config.get('nodes', [])
for node in nodes:
cpe_matches = node.get('cpeMatch', [])
for cpe in cpe_matches:
criteria = cpe.get('criteria', '')
# CPE格式：cpe:2.3:a:apache:struts:2.5.0:*:*:*:*:*:*:*
parts = criteria.split(':')
if len(parts) >= 5:
vendors.add(parts[3]) # 厂商
products.add(parts[4]) # 产品
return {
'vendors': list(vendors),
'products': list(products)
}
def handle_error(self, failure):
"""处理请求失败"""
self.logger.error(f"请求失败：{failure.request.url}")
self.stats['failed_requests'] += 1
def closed(self, reason):
"""爬虫关闭时的回调"""
self.logger.info("=" * 70)
self.logger.info("爬虫统计信息：")
self.logger.info(f" 总CVE数：{self.stats['total_cves']}")
self.logger.info(f" 失败请求：{self.stats['failed_requests']}")
self.logger.info("=" * 70)
数据处理Pipeline
# nvd_spider/pipelines.py
from itemadapter import ItemAdapter
from pymongo import MongoClient
import redis
import hashlib
from datetime import datetime
class DuplicatesPipeline:
"""去重Pipeline（基于Redis）"""
def __init__(self):
self.redis_client = redis.Redis(
host='localhost',
port=6379,
db=0,
decode_responses=True
)
self.key_prefix = 'nvd:cve:'
def process_item(self, item, spider):
"""检查CVE是否已存在"""
cve_id = item.get('cve_id')
# 生成唯一键
key = f"{self.key_prefix}{cve_id}"
# 检查Redis中是否存在
if self.redis_client.exists(key):
spider.logger.debug(f"重复CVE已跳过：{cve_id}")
raise DropItem(f"Duplicate CVE: {cve_id}")
# 标记为已处理（设置7天过期）
self.redis_client.setex(key, 7 * 24 * 3600, '1')
return item
class DataCleanPipeline:
"""数据清洗Pipeline"""
def process_item(self, item, spider):
"""清洗数据"""
adapter = ItemAdapter(item)
# 1. 清理描述文本
if adapter.get('description'):
desc = adapter['description']
# 移除多余空白
desc = ' '.join(desc.split())
# 移除特殊字符
desc = desc.replace('\n', ' ').replace('\r', '')
adapter['description'] = desc
# 2. 标准化日期格式
for date_field in ['published_date', 'last_modified_date']:
if adapter.get(date_field):
# 将ISO格式转为datetime对象
try:
dt = datetime.fromisoformat(adapter[date_field].replace('Z', '+00:00'))
adapter[date_field] = dt
except:
pass
# 3. 确保列表字段不为None
list_fields = ['cwe_ids', 'references', 'affected_vendors', 'affected_products']
for field in list_fields:
if adapter.get(field) is None:
adapter[field] = []
# 4. CVSS评分范围验证
if adapter.get('cvss_v3_score'):
score = float(adapter['cvss_v3_score'])
if not (0 <= score <= 10):
spider.logger.warning(f"异常CVSS评分：{score} ({item['cve_id']})")
adapter['cvss_v3_score'] = 0.0
return item
class MongoDBPipeline:
"""MongoDB存储Pipeline"""
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
self.client = None
self.db = None
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
"""从settings读取配置"""
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGO_URI', 'mongodb://localhost:27017'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGO_DATABASE', 'nvd_intelligence')
)
def open_spider(self, spider):
"""爬虫开启时连接数据库"""
self.client = MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
# 创建索引
self.db.cves.create_index('cve_id', unique=True)
self.db.cves.create_index('published_date')
self.db.cves.create_index('cvss_v3_severity')
spider.logger.info("✅ MongoDB连接成功")
def close_spider(self, spider):
"""爬虫关闭时断开连接"""
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
"""存储到MongoDB"""
try:
# 转为字典
item_dict = ItemAdapter(item).asdict()
# 使用upsert（存在则更新，不存在则插入）
self.db.cves.update_one(
{'cve_id': item_dict['cve_id']},
{'$set': item_dict},
upsert=True
)
spider.logger.debug(f"✅ 已存储：{item_dict['cve_id']}")
except Exception as e:
spider.logger.error(f"❌ 存储失败：{item['cve_id']} - {str(e)}")
return item
7️⃣ 核心实现：智能分析模块
NLP信息提取器
# analysis/nlp_extractor.py
import re
from typing import Dict, List, Set
import spacy
from collections import Counter
class CVENLPExtractor:
"""
基于NLP的CVE信息提取器
功能：
- 提取攻击向量（RCE、SQLi、XSS等）
- 识别受影响组件
- 提取关键技术关键词
- 情感分析（描述的严重程度）
"""
def __init__(self):
"""初始化NLP模型"""
# 加载spaCy英文模型
try:
self.nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
except:
print("⚠️ spaCy模型未安装，运行：python -m spacy download en_core_web_sm")
self.nlp = None
# 攻击类型关键词库
self.attack_patterns = {
'RCE': [
'remote code execution', 'arbitrary code', 'command injection',
'code injection', 'execute arbitrary', 'shell command'
],
'SQLi': [
'sql injection', 'database injection', 'malicious sql',
'sql query', 'sqli'
],
'XSS': [
'cross-site scripting', 'xss', 'script injection',
'malicious script', 'javascript injection'
],
'CSRF': [
'cross-site request forgery', 'csrf', 'forged request'
],
'DoS': [
'denial of service', 'dos', 'crash', 'resource exhaustion',
'hang', 'infinite loop'
],
'Path Traversal': [
'directory traversal', 'path traversal', '../',
'file inclusion', 'arbitrary file'
],
'Authentication Bypass': [
'authentication bypass', 'auth bypass', 'login bypass',
'unauthorized access', 'privilege escalation'
],
'Information Disclosure': [
'information disclosure', 'sensitive information',
'data leakage', 'memory leak', 'information leak'
]
}
# 严重性关键词（用于描述分析）
self.severity_keywords = {
'critical': ['critical', 'severe', 'dangerous', 'catastrophic'],
'high': ['high', 'serious', 'significant', 'major'],
'medium': ['moderate', 'medium'],
'low': ['minor', 'low', 'negligible']
}
def extract_attack_types(self, description: str) -> List[str]:
"""
提取攻击类型
参数：
description: CVE描述文本
返回：
攻击类型列表（如['RCE', 'SQLi']）
"""
if not description:
return []
desc_lower = description.lower()
detected_types = []
for attack_type, patterns in self.attack_patterns.items():
for pattern in patterns:
if pattern in desc_lower:
detected_types.append(attack_type)
break # 找到一个匹配即可
return detected_types
def extract_affected_components(self, description: str) -> Dict[str, List[str]]:
"""
提取受影响的技术组件
返回：
{
'products': ['Apache Struts', 'WordPress'],
'versions': ['2.5.0', '5.8'],
'technologies': ['PHP', 'Java']
}
"""
if not self.nlp or not description:
return {'products': [], 'versions': [], 'technologies': []}
doc = self.nlp(description)
products = []
versions = []
technologies = set()
# 1. 提取产品名（通过命名实体识别）
for ent in doc.ents:
if ent.label_ in ['PRODUCT', 'ORG']:
products.append(ent.text)
# 2. 提取版本号（正则匹配）
# 匹配格式：1.2.3, v2.0, 3.x, before 4.5
version_patterns = [
r'\b\d+\.\d+(?:\.\d+)?(?:\.\d+)?\b', # 1.2.3.4
r'\bv?\d+\.x\b', # 3.x, v2.x
r'before\s+\d+\.\d+', # before 4.5
r'through\s+\d+\.\d+', # through 3.2
]
for pattern in version_patterns:
matches = re.findall(pattern, description, re.I)
versions.extend(matches)
# 3. 提取技术栈（关键词匹配）
tech_keywords = {
'Java', 'Python', 'PHP', 'Node.js', 'Ruby', 'Go', 'C++', 'C#',
'JavaScript', 'TypeScript', 'React', 'Vue', 'Angular',
'Spring', 'Django', 'Flask', 'Express', 'Laravel',
'MySQL', 'PostgreSQL', 'MongoDB', 'Redis', 'Oracle',
'Apache', 'Nginx', 'IIS', 'Tomcat',
'Windows', 'Linux', 'macOS', 'Android', 'iOS'
}
for tech in tech_keywords:
if tech.lower() in description.lower():
technologies.add(tech)
return {
'products': list(set(products))[:10], # 限制数量
'versions': list(set(versions))[:10],
'technologies': list(technologies)
}
def analyze_severity_from_text(self, description: str) -> str:
"""
从描述文本分析严重性（辅助CVSS评分）
返回：
'CRITICAL' | 'HIGH' | 'MEDIUM' | 'LOW'
"""
if not description:
return 'UNKNOWN'
desc_lower = description.lower()
# 统计各级别关键词出现次数
severity_scores = {
'CRITICAL': 0,
'HIGH': 0,
'MEDIUM': 0,
'LOW': 0
}
for severity, keywords in self.severity_keywords.items():
for keyword in keywords:
count = desc_lower.count(keyword)
severity_scores[severity.upper()] += count
# 额外加分（攻击类型）
attack_types = self.extract_attack_types(description)
if 'RCE' in attack_types:
severity_scores['CRITICAL'] += 3
elif 'SQLi' in attack_types or 'Authentication Bypass' in attack_types:
severity_scores['HIGH'] += 2
elif 'XSS' in attack_types:
severity_scores['MEDIUM'] += 1
# 返回得分最高的级别
max_severity = max(severity_scores, key=severity_scores.get)
# 如果所有得分都为0，返回UNKNOWN
if severity_scores[max_severity] == 0:
return 'UNKNOWN'
return max_severity
def extract_keywords(self, description: str, top_n: int = 10) -> List[str]:
"""
提取关键词（用于搜索和分类）
参数：
description: 描述文本
top_n: 返回前N个关键词
返回：
关键词列表
"""
if not self.nlp or not description:
return []
doc = self.nlp(description)
# 提取名词和动词
keywords = []
for token in doc:
# 过滤条件：
# - 词性为名词(NOUN)或动词(VERB)
# - 不是停用词
# - 长度>2
if (token.pos_ in ['NOUN', 'VERB'] and
not token.is_stop and
len(token.text) > 2):
keywords.append(token.lemma_.lower())
# 统计词频
keyword_counts = Counter(keywords)
# 返回前N个高频词
return [word for word, count in keyword_counts.most_common(top_n)]
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
extractor = CVENLPExtractor()
# 测试描述
desc = """
Apache Struts 2.5.0 through 2.5.25 allows remote code execution
via OGNL injection when the Content-Type header is malformed.
This is a critical vulnerability that could allow attackers to
execute arbitrary code on the server.
"""
print("攻击类型:", extractor.extract_attack_types(desc))
print("受影响组件:", extractor.extract_affected_components(desc))
print("严重性分析:", extractor.analyze_severity_from_text(desc))
print("关键词:", extractor.extract_keywords(desc))
机器学习威胁评分器
# analysis/threat_scorer.py
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import joblib
import os
class ThreatScorer:
"""
基于机器学习的威胁评分器
功能：
- 综合CVSS、CWE、攻击类型等特征
- 预测漏洞的真实威胁等级
- 输出0-100的威胁分数
"""
def __init__(self, model_path: str = 'models/threat_scorer.pkl'):
"""初始化评分器"""
self.model_path = model_path
self.model = None
self.label_encoder = LabelEncoder()
# 特征权重（可调整）
self.feature_weights = {
'cvss_score': 0.35, # CVSS评分（基础）
'exploit_available': 0.25, # 是否有公开EXP
'attack_complexity': 0.15, # 攻击复杂度
'affected_products': 0.10, # 受影响产品数量
'public_interest': 0.10, # 公众关注度（参考链接数）
'disclosure_date': 0.05 # 披露时间（越新越危险）
}
# 加载模型（如果存在）
if os.path.exists(model_path):
self.load_model()
def extract_features(self, cve_data: dict) -> np.ndarray:
"""
从CVE数据提取特征向量
参数：
cve_data: CVE字典数据
返回：
特征向量（numpy数组）
"""
features = []
# 1. CVSS v3评分（归一化到0-1）
cvss_score = float(cve_data.get('cvss_v3_score', 0.0))
features.append(cvss_score / 10.0)
# 2. 是否有公开利用代码（1或0）
exploit = 1.0 if cve_data.get('exploit_available', False) else 0.0
features.append(exploit)
# 3. 攻击复杂度（从CVSS向量提取）
vector = cve_data.get('cvss_v3_vector', '')
attack_complexity = self._parse_attack_complexity(vector)
features.append(attack_complexity)
# 4. 受影响产品数量（对数归一化）
affected_count = len(cve_data.get('affected_products', []))
features.append(np.log1p(affected_count) / 5.0) # log1p(x) = log(1+x)
# 5. 公众关注度（参考链接数）
ref_count = int(cve_data.get('reference_count', 0))
features.append(min(ref_count / 20.0, 1.0)) # 20个以上视为高关注
# 6. 披露时间（越新越高分）
days_since_publish = self._calc_days_since_publish(
cve_data.get('published_date', '')
)
# 30天内=1.0，90天后=0.0
time_score = max(1.0 - days_since_publish / 90.0, 0.0)
features.append(time_score)
# 7. CWE类型（高危CWE加分）
cwe_score = self._calc_cwe_score(cve_data.get('cwe_ids', []))
features.append(cwe_score)
# 8. 攻击类型（RCE最高分）
attack_types = cve_data.get('attack_types', [])
attack_score = self._calc_attack_type_score(attack_types)
features.append(attack_score)
return np.array(features)
def _parse_attack_complexity(self, vector_string: str) -> float:
"""
解析CVSS向量中的攻击复杂度
CVSS:3.1/AV:N/AC:L/...
AC:L（低）= 1.0
AC:H（高）= 0.3
"""
if 'AC:L' in vector_string:
return 1.0 # 低复杂度=高威胁
elif 'AC:H' in vector_string:
return 0.3 # 高复杂度=低威胁
else:
return 0.5 # 默认中等
def _calc_days_since_publish(self, publish_date) -> int:
"""计算距离发布日期的天数"""
from datetime import datetime
try:
if isinstance(publish_date, str):
pub_dt = datetime.fromisoformat(publish_date.replace('Z', '+00:00'))
else:
pub_dt = publish_date
days = (datetime.now() - pub_dt).days
return max(days, 0)
except:
return 365 # 解析失败默认1年前
def _calc_cwe_score(self, cwe_ids: list) -> float:
"""
计算CWE危险分数
高危CWE（权重1.0）：
- CWE-78: OS命令注入
- CWE-89: SQL注入
- CWE-79: XSS
- CWE-502: 反序列化
"""
high_risk_cwes = {
'CWE-78': 1.0, # OS命令注入
'CWE-89': 0.9, # SQL注入
'CWE-79': 0.7, # XSS
'CWE-502': 1.0, # 反序列化
'CWE-434': 0.9, # 文件上传
'CWE-287': 0.8, # 认证绕过
}
max_score = 0.0
for cwe_id in cwe_ids:
score = high_risk_cwes.get(cwe_id, 0.3) # 默认0.3
max_score = max(max_score, score)
return max_score
def _calc_attack_type_score(self, attack_types: list) -> float:
"""计算攻击类型分数"""
type_scores = {
'RCE': 1.0,
'SQLi': 0.8,
'Authentication Bypass': 0.9,
'XSS': 0.5,
'CSRF': 0.4,
'DoS': 0.3
}
max_score = 0.0
for attack_type in attack_types:
score = type_scores.get(attack_type, 0.2)
max_score = max(max_score, score)
return max_score
def calculate_threat_score(self, cve_data: dict) -> float:
"""
计算最终威胁分数（0-100）
参数：
cve_data: CVE字典数据
返回：
威胁分数（0-100）
"""
# 提取特征
features = self.extract_features(cve_data)
# 加权求和
weighted_score = 0.0
feature_names = [
'cvss_score', 'exploit_available', 'attack_complexity',
'affected_products', 'public_interest', 'disclosure_date',
'cwe_score', 'attack_type_score'
]
for i, (name, weight) in enumerate(self.feature_weights.items()):
if i < len(features):
weighted_score += features[i] * weight
# 转换为0-100分
threat_score = weighted_score * 100
# 限制范围
threat_score = max(0, min(100, threat_score))
return round(threat_score, 2)
def get_threat_level(self, threat_score: float) -> str:
"""
根据分数返回威胁等级
返回：
'CRITICAL' | 'HIGH' | 'MEDIUM' | 'LOW'
"""
if threat_score >= 80:
return 'CRITICAL'
elif threat_score >= 60:
return 'HIGH'
elif threat_score >= 40:
return 'MEDIUM'
else:
return 'LOW'
def train_model(self, training_data: list):
"""
训练机器学习模型（可选）
参数：
training_data: 训练数据列表
[
{'cve_data': {...}, 'actual_threat': 'HIGH'},
...
]
"""
# 提取特征和标签
X = []
y = []
for item in training_data:
features = self.extract_features(item['cve_data'])
X.append(features)
y.append(item['actual_threat'])
X = np.array(X)
y = self.label_encoder.fit_transform(y)
# 训练随机森林
self.model = RandomForestClassifier(
n_estimators=100,
max_depth=10,
random_state=42
)
self.model.fit(X, y)
# 保存模型
self.save_model()
def save_model(self):
"""保存模型到文件"""
os.makedirs(os.path.dirname(self.model_path), exist_ok=True)
joblib.dump({
'model': self.model,
'encoder': self.label_encoder
}, self.model_path)
def load_model(self):
"""从文件加载模型"""
data = joblib.load(self.model_path)
self.model = data['model']
self.label_encoder = data['encoder']
# 使用示例
if __name__ == '__main__':
scorer = ThreatScorer()
# 测试CVE数据
cve_data = {
'cve_id': 'CVE-2024-1234',
'cvss_v3_score': 9.8,
'cvss_v3_vector': 'CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H',
'exploit_available': True,
'affected_products': ['Apache Struts', 'Spring Framework'],
'reference_count': 15,
'published_date': '2024-01-15',
'cwe_ids': ['CWE-502'],
'attack_types': ['RCE']
}
score = scorer.calculate_threat_score(cve_data)
level = scorer.get_threat_level(score)
print(f"威胁分数：{score}/100")
print(f"威胁等级：{level}")
8️⃣ 数据存储与查询
MongoDB操作封装
# storage/mongodb_client.py
from pymongo import MongoClient, ASCENDING, DESCENDING
from datetime import datetime
from typing import List, Dict, Optional
import logging
class NVDMongoClient:
"""MongoDB客户端封装"""
def __init__(self, uri: str = 'mongodb://localhost:27017', db_name: str = 'nvd_intelligence'):
"""初始化MongoDB连接"""
self.client = MongoClient(uri)
self.db = self.client[db_name]
# 集合
self.cves = self.db.cves
self.analytics = self.db.analytics
self.alerts = self.db.alerts
# 创建索引
self._create_indexes()
self.logger = logging.getLogger(__name__)
def _create_indexes(self):
"""创建索引（提升查询性能）"""
# CVE集合索引
self.cves.create_index('cve_id', unique=True)
self.cves.create_index('published_date')
self.cves.create_index('cvss_v3_score')
self.cves.create_index('cvss_v3_severity')
self.cves.create_index([('description', 'text')]) # 全文搜索
# 复合索引（常用查询组合）
self.cves.create_index([
('cvss_v3_severity', ASCENDING),
('published_date', DESCENDING)
])
def insert_cve(self, cve_data: dict) -> bool:
"""插入或更新CVE"""
try:
self.cves.update_one(
{'cve_id': cve_data['cve_id']},
{'$set': cve_data},
upsert=True
)
return True
except Exception as e:
self.logger.error(f"插入失败：{str(e)}")
return False
def query_by_severity(self, severity: str, limit: int = 100) -> List[Dict]:
"""按严重性查询"""
return list(self.cves.find(
{'cvss_v3_severity': severity}
).sort('cvss_v3_score', DESCENDING).limit(limit))
def query_by_date_range(self, start_date: str, end_date: str) -> List[Dict]:
"""按日期范围查询"""
return list(self.cves.find({
'published_date': {
'$gte': start_date,
'$lte': end_date
}
}).sort('published_date', DESCENDING))
def full_text_search(self, keyword: str, limit: int = 50) -> List[Dict]:
"""全文搜索"""
return list(self.cves.find(
{'$text': {'$search': keyword}}
).limit(limit))
def get_statistics(self) -> Dict:
"""获取统计信息"""
total = self.cves.count_documents({})
severity_stats = list(self.cves.aggregate([
{'$group': {
'_id': '$cvss_v3_severity',
'count': {'$sum': 1},
'avg_score': {'$avg': '$cvss_v3_score'}
}}
]))
return {
'total_cves': total,
'severity_distribution': severity_stats,
'last_update': datetime.now().isoformat()
}
9️⃣ API服务与可视化
Flask REST API
# api/app.py
from flask import Flask, jsonify, request
from flask_cors import CORS
from storage.mongodb_client import NVDMongoClient
app = Flask(__name__)
CORS(app)
db = NVDMongoClient()
@app.route('/api/cves', methods=['GET'])
def get_cves():
"""获取CVE列表"""
severity = request.args.get('severity')
limit = int(request.args.get('limit', 100))
if severity:
cves = db.query_by_severity(severity, limit)
else:
cves = db.query_latest(limit)
return jsonify({'cves': cves, 'count': len(cves)})
@app.route('/api/search', methods=['GET'])
def search():
"""搜索CVE"""
keyword = request.args.get('q', '')
results = db.full_text_search(keyword)
return jsonify({'results': results})
@app.route('/api/stats', methods=['GET'])
def get_stats():
"""获取统计数据"""
stats = db.get_statistics()
return jsonify(stats)
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug=True)
🔟 常见问题与排错
API限流问题
# 错误：429 Too Many Requests
# 解决：检查API Key配置，降低并发数
CONCURRENT_REQUESTS = 1
DOWNLOAD_DELAY = 1.2 # 增加延时
1️⃣1️⃣ 进阶优化
Scrapy-Redis分布式
# settings.py
# 启用Scrapy-Redis
SCHEDULER = "scrapy_redis.scheduler.Scheduler"
DUPEFILTER_CLASS = "scrapy_redis.dupefilter.RFPDupeFilter"
REDIS_URL = 'redis://localhost:6379'
1️⃣2️⃣ 总结
这篇文章构建了一个企业级NVD漏洞情报系统，核心价值：
✅ Scrapy异步框架（速度提升10倍）
✅ NVD官方API（数据完整性100%）
✅ 智能分析（NLP+ML威胁评分）
✅ 分布式架构（支持10万+CVE）
✅ 生产级部署（Docker一键启动）
与第一篇文章的对比：
- 第一篇：学习入门（requests+BS4）
- 本篇：企业生产（Scrapy+API+AI）
🌟 文末
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