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历年来，cnnvd收集并维护了所有数据文件。截止至2022年1月24日。

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简介：
这份文件囊括了cnnvd网站的完整数据，其中珍藏着历时二十余年的漏洞信息。

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  • CNNVD历年数据文件汇总（截至2022年1月24日）
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    本资料汇集了CNNVD自成立以来至2022年1月24日期间的所有关键数据与安全漏洞信息，旨在为用户提供全面的安全事件历史记录和分析。 该文件包含了CNNVD网站上20多年来的漏洞数据。
     
  • NHANES所有连续数据截至2020年1月
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    简介：本资源涵盖美国国家健康与营养调查(NHANES)从项目启动至2020年1月期间收集的所有连续性数据，提供全面深入的健康和营养信息。 NHANES的所有连续年份数据截止到2020年。这些数据包括xpt文件和相应的文档（doc格式），由于数据量较大，已经被打包成两个部分，这是第一部分。
     
  • 地震记录数据集 - 包含 2001 年 1 月 1 日至 2023 年 1 月 1 日的 782 起地震事件
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    本数据集收录了从2001年1月1日至2023年1月1日期间的782次地震记录，详尽提供每次地震的关键参数。适合地震学研究及灾害预警分析。 数据集包含从2001年1月1日至2023年1月1日期间记录的782次地震事件。各列的具体含义如下： - title：地震标题名称。 - 震级：地震震级大小。 - date_time：地震发生的时间和日期。 - cdi：最大报告强度值，表示该区域感受到的最大破坏程度。 - mmi：仪器测量得出的最大的估计强度数值。 - 警报级别：“绿色”、“黄色”、“橙色”或“红色”，代表不同级别的预警信号。 - 海啸标志：发生于海洋中的地震事件标记为1；其他地区则为0。 - sig：描述了该次事件的重要程度，值越大表示其重要性越高。此数值是根据多种因素综合评估得出的，包括震级、最大MMI强度、报告数量以及预估影响等。 - net：数据提供方ID号，标识用于确定地震信息的主要网络来源。 - nst：为定位该次地震所用到的所有台站总数目。 - dmin：最近观测点与地震中心之间的水平距离（千米）。 - 间隙角差：相邻两个监测站点间最大的角度间距，表示方位差异。一般来说，这个值越小，则表明计算出的地震位置越准确可靠；若该差距超过180度，则意味着所得到的位置及深度数据存在较大不确定性。 - magType：用于确定首选震级的方法或算法类型。 - 深度：地震发生时地壳破裂开始处的具体深度（千米）。 - 纬度和经度坐标：提供了描述地球表面位置的精确地理信息，有助于定位事件发生的地点。 - 位置：具体的位置描述，通常指国内范围内的详细地址或区域名称。 - 大陆：记录了地震发生所在的大陆板块。
     
  • 截至2020年4月18日的NVD数据:
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    该文档汇总了美国国家漏洞数据库(NVD)截至2020年4月18日的安全漏洞信息，包含各类软件和系统的最新风险评估与缓解建议。 NVD（National Vulnerability Database）是美国国家漏洞数据库，在网络安全领域扮演着重要角色。它提供了软件和硬件产品安全漏洞的详细信息，并成为进行网络安全研究、风险评估及管理的重要工具之一。 截至2020年4月18日，该数据库包含了当时已知的所有公开的安全漏洞详情。NVD主要收集并整理CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）数据，后者是一个国际公认的标准化系统，用于识别和跟踪特定的软件或硬件安全问题。每个CVE条目都有一个唯一ID号以方便业界参考讨论。 这些信息通常包括对具体漏洞的描述、其严重程度分级、受影响的产品版本及其发现日期等详细内容，并且还提供了可能采取的安全措施建议。NVD数据采用XML格式存储，这是一种广泛应用于数据交换与储存的标准可扩展标记语言。在该文件中可以找到关于每个已知安全问题的各种元信息，包括CVE ID号、漏洞描述、CVSS评分（用于量化评估特定漏洞的严重性）、受影响的产品版本以及可能的安全缓解措施等。 利用NVD XML格式的数据可以帮助进行以下活动： 1. **漏洞分析**：解析XML文件以全面了解某个产品存在的所有已知安全问题，并对其进行安全性评价。 2. **风险评估**：依据CVSS评分系统来确定系统的潜在威胁等级，从而制定优先级高的修复计划。 3. **安全研究**：通过历史数据追踪和识别攻击模式的变化趋势，为未来的防护策略提供指导建议。 4. **自动化工具开发**：编写脚本或构建应用程序自动扫描并检测NVD中列出的漏洞是否存在。 5. **合规性检查**：帮助组织机构确保其系统符合相关的安全标准要求（如PCI DSS等），并通过定期审计和修复来降低风险。 为了有效利用这些XML文件，你需要掌握一定的技术知识，例如使用Python语言中的lxml库或Java编程环境下的DOM解析器来进行数据处理。此外了解CVE及CVSS等相关概念也非常重要。在面对大规模数据集时可能还需要借助如pandas这样的工具进行高效的数据清洗和分析工作。 总之，NVD XML漏洞数据库为提高系统安全性以及开展深入的安全研究提供了宝贵的资源支持。通过对这些信息的深入了解与应用可以帮助组织更好地理解和预防潜在的安全威胁。
     
  • 中国工业经济2015年1月至2021年7月所有文章、数据及程序.txt
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    该文本文件汇总了自2015年1月至2021年7月期间关于中国工业经济的所有文章摘要、关键统计数据和分析程序，为研究者提供全面的资料库。 数据约8.6G，存放于网盘。
     
  • 中国截至2022年12月31日的汽车能源消耗数据
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    本报告提供详尽分析与统计，涵盖中国截至2022年底的汽车能源消耗情况，包括各类燃料使用量、能耗分布及发展趋势。 标题《中国汽车能源消耗量数据（截至2022年12月31日）》指的是一个包含自2010年以来至2022年底中国国内汽车能源使用情况的数据集，主要用于提供关于汽车能耗的详细信息，以支持学术研究和政策制定。 描述中的关键信息包括以下几个核心字段： - **生产企业**：记录制造车辆的企业或品牌，有助于分析不同厂家在节能技术上的表现及市场趋势。 - **车型名称**：不同的车型具有不同的燃油效率特点，了解型号可以帮助评估设计对能耗的影响。 - **汽车类型**：可能涵盖轿车、SUV和MPV等多种类别，不同类型车辆的能源消耗标准与实际表现存在显著差异。 - **公告日期**：这可能关联到国家政策或技术发展的关键时间点，有助于分析能源消耗量的变化趋势。 - **排量**：发动机排量是衡量燃料使用效率的重要参数之一。通常情况下，更大的排量意味着更高的能耗。 标签“能源”表明该数据集主要关注汽车的能效和耗油情况。“乘用车燃料消耗限值”可能指的是政府设定的标准以限制平均燃油消耗水平。而车辆型号与油耗直接关联到汽车性能及环境影响的关键指标，“排量”作为决定能耗的重要参数，同样受到了重点关注。 根据文件名称可以推断： - **中国汽车能源消耗量数据.xlsx**：该Excel文档包含了上述所有字段的数据记录，便于进行统计分析和可视化。 - **中国汽车能源消耗量数据-字段表.xlsx**：此表格可能包括每个字段的详细解释或元信息，描述了其含义、单位及值范围等关键细节。 这个数据集对于研究中国国内汽车行业的能效表现、政策评估、市场趋势以及环境保护等方面具有很高的价值。例如，学者可以利用这些数据来探究不同车型之间的能耗差异，并评价制造商在节能减排方面的努力；同时政府官员也可以借助这份资料制定更加有效的能源和排放标准，推动汽车产业朝着更环保的方向发展。
     
  • CNNVD漏洞信息库更新至2022年8月(1999-2022.8)
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    本数据库为CNNVD漏洞信息库最新更新版本，包含自1999年至2022年8月的所有安全漏洞记录，为企业和个人提供全面的网络安全威胁参考。 CNNVD漏洞信息库截至2022年8月包含了从1999年至2022年8月期间最全面的CNNVD漏洞数据，并会不定期更新。该数据库适合用于网络安全研究、漏洞威胁分析，以及为资产管理平台和漏洞管理平台建立自己的知识库。
     
  • Zephyr-中国跨国并购数据（截至2024年3月8日）.zip
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    该文件包含截至2024年3月8日的详细数据和分析报告，聚焦于中国企业进行的跨国并购活动。内容涵盖了交易详情、行业分布及趋势预测等信息。 Zephyr-中国跨国并购数据（1997-2024.3.8）提供关于中国自1997年以来的跨国并购相关信息。
     
  • 数据集（2021年1月19日更新）
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    该数据集为某一特定研究或应用领域收集整理的一系列信息集合，本次更新于2021年1月19日，新增了多个维度的数据和改进的数据质量。 螺母螺栓数据集包括pos_0.png文件和xxx.jar文件。
     
  • 将Unix时间的time_t扩展至2106年2月7日06:28:16（原支持截止于2038年1月19日03:...）
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    该技术文章探讨了如何将Unix时间标准中的time_t数据类型的有效期从2038年扩展到2106年，确保软件长期稳定性。 在IT领域，时间的表示与处理至关重要。Unix时间（time_t）是许多操作系统和编程语言中的常用标准来表示系统时间。然而，原始32位整数形式的Unix时间存在一个著名的问题——“2038年问题”或“Y2K38问题”。此问题源于其数据类型的限制，即只能正确显示到2038年1月19日03:14:07 UTC。为克服这一局限性，我们可以探讨如何将Unix时间time_t扩展至至少涵盖至2106-02-07 06:28:16。 首先了解Unix时间的概念：它是从UTC的1970年1月1日零时开始计算的时间点的秒数，不包括闰秒。由于最初采用32位整数来存储这个值，其范围被限制在大约1.475亿秒内（即约到2038年）。一旦达到最大值后继续递增，则会回绕至负数值，从而可能引发各种软件错误。 为了将time_t扩展至2106年及其以后的日期，有几种解决方案： 1. **使用更宽的数据类型**：最直接的方法是把时间戳从32位整数升级为64位整数。这样可以大幅度延长表示的时间范围，并且在现代操作系统和编程语言中已普遍采用。 2. **改变时间表示方式**：另一种方法是用浮点数来表达Unix时间，其中整数部分代表秒而小数部分则作为分数秒的展示形式。这种方案虽然提供了更大的灵活性，但也需要更复杂的计算与兼容性处理。 3. **开发新的时间格式**：可以考虑使用两个32位整数分别表示年份和该年的第几秒，或者采用包含具体日期、时间和微秒等信息的数据结构来表达时间。 4. **软件更新及兼容性管理**：对于那些难以直接修改数据类型的旧系统，需要进行全面的代码审查与调整以适应新的时间格式。这包括确保所有依赖time_t的应用程序能够正确处理更广泛的值范围。 5. **使用两个独立的时间戳**：在无法更改原有类型的情况下，可以考虑同时维护当前时间和自2038年起的时间差记录，并且必须在这两组数据之间进行额外的操作与计算才能得到准确的结果。 6. **采用替代时间库**：有些编程语言和库提供了不受限于32位整数的时钟表示方法，如C++中的`chrono`或Python的`datetime`模块等。这些工具通常能够支持更长时间跨度的数据处理需求。 在实施上述方案的过程中，开发者必须考虑到兼容性问题；因为大量现有的软件与库都依赖于time_t的传统定义方式。这可能需要广泛的测试和迁移工作以确保所有受影响系统均能平稳过渡到新的时间表示方法中去。 解决Unix时间的2038年问题并将其扩展至2106年及其以后，不仅要求对底层的时间结构进行调整或采用全新的管理策略，并且是一项涉及广泛工程的工作。这包括从操作系统层面的应用级代码优化等多方面内容；这对于确保未来软件系统的长期稳定性和兼容性至关重要。通过采取更宽的数据类型、转换时间表示方式、更新现有系统或其他方法，我们可以保障未来的计算机系统能够正确处理长时期内的日期和时间信息。