近年来,互联网经济蒸蒸日上,计算机技术飞速发展,随之而来的网络安全态势也愈发严峻,快速涌现的安全问题不断考验着安全从业人员。关注相关漏洞组织及平台,不难发现,每年收录的漏洞数量一直持续上升,漏洞影响的范围也在逐步扩大,漏洞对人们日常生活,甚至工业生产造成不可预计的危害。所以,如何应对层出不穷的漏洞,是当前网络安全行业发展面临的一大挑战。通过对漏洞数据以及安全事件进行分析可以发现,漏洞的影响范围具有普遍性,且相似漏洞频繁出现。因此,学习已知漏洞,了解漏洞原理及其利用细节,可以预防大部分安全问题的出现。基于此,本文提出一种基于已知漏洞的防范方案,建立漏洞数据库,围绕海量漏洞数据信息,借助大数据、机器学习等技术,设计实现基于随机森林的漏洞危害预测模型,分析漏洞危害,并研究实现漏洞场景复现平台,提供漏洞复现环境,为之后构建网络攻防知识图谱以应对复杂网络安全问题提供支撑。本文的主要研究内容如下:首先,建立漏洞数据库。利用爬虫技术收集国内外多个公开漏洞数据库信息,提取漏洞特征,设计实现基于Simhash算法的多源漏洞数据融合算法,通过计算漏洞之间的相似度实现数据融合,为平台提供更为全面的漏洞数据信息。其次,提出基于随机森林算法的漏洞危害预测模型。当前,对漏洞危害的评估多基于CVSS、DREAD等已有评分模型进行改进,或是使用层次分析法、攻击图进行研究,对漏洞原始信息分析较少。本文从漏洞出发,在利用文本分词技术提取漏洞特征的基础上,通过随机森林算法学习漏洞特征与漏洞危害评级之间的关系,以预测漏洞的危害等级,在进一步补充漏洞数据库信息的同时,对漏洞复现工作也具有参考性。最后,研究实现漏洞场景复现平台。由于网络攻击技术的敏感性,攻防对抗技术难以在真实网络下实施和验证,导致研究漏洞原理、学习漏洞利用方法的途径较为匮乏。为解决该问题,利用Docker技术构建漏洞复现场景,提供独立漏洞环境,为用户提供学习平台,并基于Flask框架和PostgreSQL数据库实现平台基本功能和数据存储,展示漏洞信息。