logiover/cve-security-advisory-monitor

# CVE 安全公告监控器 — NVD + GitHub Advisory + OSV 漏洞数据流（无需 API Key） [](https://apify.com/logiover/cve-security-advisory-monitor) [](https://apify.com/logiover/cve-security-advisory-monitor)    ### ▶️ [在 Apify 上运行 CVE 安全公告监控器 →](https://apify.com/logiover/cve-security-advisory-monitor) 监控来自 **NVD (NIST)**、**GitHub Security Advisories (GHSA)** 和 **OSV.dev** 的 **CVE 与安全公告** — 合并、去重并规范化为一个干净的漏洞数据流。追踪今日新增的 CVE，通过关键字（`log4j`、`wordpress rce`）进行搜索，或查找特定的包（`npm:express`、`pypi:django`）。每一行数据都包含 **CVE ID、CVSS 评分与严重程度、CVSS 向量、CWE 弱点、受影响的包/版本、已修复版本和参考 URL** 等结构化的 JSON 信息 — **无需 API Key、无头浏览器或登录**。 这个 **CVE 监控器** 会查询上述所有数据库，并将重复项折叠为每个漏洞一行数据，而无需解析三种不同格式的数据库，为您提供可用于 DevSecOps、依赖项/SBOM 扫描、威胁情报以及为 AI 安全代理提供最新 CVE 数据基础且随时可进行分类处理的数据流。 ## 您将获得 / 输出字段 每个漏洞公告一行数据 — 跨数据源合并并去重后的 **19 个字段**： - 🆔 **交叉关联的 ID** — `cveId`、`ghsaId`、`osvId`（如果数据源未分配则为空）。 - 🧾 **文本信息** — GHSA 风格的 `summary` 以及完整的 CVE `description`。 - 📅 **时间信息** — `publishedDate` 和 `lastModified`（ISO 8601 格式），外加 `scrapedAt` 时间戳。 - 📊 **CVSS** — `cvssScore`、`cvssSeverity`（LOW/MEDIUM/HIGH/CRITICAL）以及 `cvssVector` 字符串。 - 🏷️ **弱点** — 包含 CWE ID 的 `weaknesses` 数组（例如 `CWE-79`、`CWE-89`）。 - 📦 **受影响与补丁信息** — 包含引入/修复版本范围的 `affected` 产品/包，以及从最早修复版本中提取的 `patchedVersion`。 - 🔗 **出处** — `references` 数组（公告/补丁/厂商 URL），外加 `source` / `sourceFeeds`（漏洞出现的每一个载体）和 `duplicateCount`。 ## 使用场景 - **日常 CVE 分类** — 设置 `recent` 模式，配合 `daysBack: 1` 和 `minCvss: 7`，每天早上浮现昨天的高危及以上 CVE，并按严重程度排序。 - **依赖项与 SBOM 监控** — 将您的 lockfile 包输入到 `product` 模式中，当出现未修复的漏洞时，开启工单或让构建失败（使用 `patchedVersion` 作为升级目标）。 - **补丁优先级排序** — 根据 `cvssScore` 以及受影响包的关键程度和补丁可用性，对未解决的公告进行排序。 - **厂商 / 生态系统监控** — 每周运行 `search: "apache struts"` 或 `search: "wordpress plugin"`，以追踪特定厂商或生态系统的新 CVE。 - **威胁情报与 SIEM 数据流** — 将合并、去重后的公告推送到 SIEM 或工单系统中；跨数据源去重可防止重复告警。 - **AI 代理 / RAG 基础** — 将每日 CVE 数据流嵌入到向量存储中，使安全代理在回答 *“X 版本是否容易受到 Y 的攻击？”* 时，能够引用确切的 CVE，而不是过时的训练数据。 ## 快速开始 您可以通过 Apify 控制台、CLI、REST API 或 JavaScript / Python 客户端运行此监控器。**留空输入** 将返回最近的 CVE（默认为 `recent` 模式，`daysBack: 1`）。 ### 1. Apify 控制台（无需代码） 1. 打开 Actor：**[apify.com/logiover/cve-security-advisory-monitor](https://apify.com/logiover/cve-security-advisory-monitor)** 2. 点击 **免费试用**。 3. 保持输入为空以获取今日的 CVE，或者设置 `mode`（`recent` / `search` / `product` / `bulk`）及其查询条件。 4. 点击 **Start** 并从 **Output** 标签页导出数据（JSON, CSV, Excel, XML）。您可以使用 **Overview** 或 **By severity** 视图。 ### 2. Apify CLI ``` npm install -g apify-cli apify login apify call logiover/cve-security-advisory-monitor --input='{ "mode": "recent", "daysBack": 1, "minCvss": 7, "maxResults": 500 }' ``` ### 3. API / cURL ``` curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/logiover~cve-security-advisory-monitor/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_APIFY_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "mode": "search", "query": "log4j", "maxResults": 200 }' ``` ### 4. JavaScript (apify-client) ``` import { ApifyClient } from 'apify-client'; const client = new ApifyClient({ token: 'YOUR_APIFY_TOKEN' }); const run = await client.actor('logiover/cve-security-advisory-monitor').call({ mode: 'product', products: ['npm:express', 'pypi:django', 'maven:org.springframework:spring-core'], sources: ['osv'], }); const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems(); console.log(`Got ${items.length} advisories`); ``` ### 5. Python (apify-client) ``` from apify_client import ApifyClient client = ApifyClient("YOUR_APIFY_TOKEN") run = client.actor("logiover/cve-security-advisory-monitor").call(run_input={ "mode": "recent", "daysBack": 7, "minCvss": 7, "sources": ["nvd", "githubAdvisory", "osv"], "maxResults": 1000, }) items = client.dataset(run["defaultDatasetId"]).list_items().items print(f"Got {len(items)} advisories") ``` 更多详细示例：[CLI](examples/cli.md) · [API / cURL](examples/api-curl.md) · [JavaScript](examples/javascript.md) · [Python](examples/python.md)。 ## 输入 选择一个 `mode` — 其他所有参数均为可选，并取决于所选模式（`recent` 使用 `daysBack`；`search` / `bulk` 使用 `query` / `queries`；`product` 使用 `products`）。 | 字段 | 类型 | 描述 | |-------|------|-------------| | `mode` | string (下拉菜单) | `recent`（过去 N 天的新 CVE）、`search`（关键字）、`product`（包）或 `bulk`（多个关键字）。默认为 `recent`。 | | `daysBack` | integer | `recent` 模式向后追溯的天数 (1–120)。`1` = 今日的 CVE，`7` = 过去一周。 | | `query` | string | `search` 模式的关键字，与 CVE 描述进行匹配（例如 `log4j`、`wordpress`、`rce`）。 | | `queries` | array | `bulk` 模式使用的关键字数组（每个关键字都会成为独立的查询）。 | | `products` | array | `product` 模式下的包，格式为 `ecosystem:package`（例如 `npm:express`、`pypi:django`）。纯名称会自动推断生态系统。 | | `sources` | array (下拉菜单) | 要查询的数据库：`nvd`、`githubAdvisory`、`osv`。选择越多覆盖面越广 + 跨源去重。默认为 NVD + GitHub Advisory。 | | `maxResults` | integer | 每个查询/时间窗口保存的公告数量上限 (1–5000)。 | | `minCvss` | number | 仅保留 CVSS ≥ 此值的公告 (0–10)。`0` = 全部，`7` = 高危及以上，`9` = 严重。 | | `useApifyProxy` | boolean | 通过 Apify 数据中心代理路由（通过 IP 轮换来分散无 Key 数据源的速率限制）。推荐使用。 | | `proxyGroups` | array | 覆盖代理组，例如 `["RESIDENTIAL"]`。 | ## 输出 每个漏洞一行数据。示例记录（已截断）： ``` { "query": "last 1d", "source": "nvd", "sourceFeeds": ["nvd", "githubAdvisory"], "cveId": "CVE-2026-12345", "ghsaId": "GHSA-abcd-efgh-1234", "osvId": null, "summary": "SQL injection in package X via parameter Y", "description": "A SQL injection vulnerability exists in package X when parameter Y is not sanitized ...", "publishedDate": "2026-07-02T13:00:00.000Z", "lastModified": "2026-07-02T14:30:00.000Z", "cvssScore": 9.8, "cvssSeverity": "CRITICAL", "cvssVector": "CVSS:3.1/AV:N/AC:L/PR:N/UI:N/S:U/C:H/I:H/A:H", "weaknesses": ["CWE-89"], "affected": [ { "ecosystem": "pypi", "package": "django", "ranges": [{ "introduced": "0", "fixed": "4.2.1" }] } ], "patchedVersion": "4.2.1", "references": [ "https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2026-12345" ], "duplicateCount": 2, "scrapedAt": "2026-07-06T12:00:00.000Z" } ``` | 字段 | 描述 | |-------|-------------| | `query` | 生成此行数据的查询/窗口（例如 `last 1d`、关键字或包） | | `source` / `sourceFeeds` | 优选出字段的主要来源；`sourceFeeds` 包含所有载体（`nvd`、`githubAdvisory`、`osv`）的并集 | | `cveId` / `ghsaId` / `osvId` | 交叉关联的标识符；如果数据源未分配则为空 | | `summary` / `description` | 简短的 GHSA 风格摘要以及完整的 CVE 描述 | | `publishedDate` / `lastModified` | 发布与最后更新的时间戳 (ISO 8601) | | `cvssScore` / `cvssSeverity` / `cvssVector` | CVSS 基础分、严重程度等级和向量字符串 (v3.1，回退至 v2) | | `weaknesses` | CWE 弱点 ID（例如 `CWE-79`、`CWE-89`） | | `affected` | 受影响的产品/包：生态系统、包名及版本范围 (引入/修复) | | `patchedVersion` | 从最早修复事件中提取的修复版本（如果可用） | | `references` | 公告、补丁、厂商和 NVD 参考 URL | | `duplicateCount` | 在合并之前发现同一漏洞的数据源数量 | | `scrapedAt` | 提取时间戳 (ISO 8601) | ## 集成与自动化 - **定时调度** — 每天早上运行 `recent` 模式 (`daysBack: 1`) 以获取持续的每日 CVE 数据流，或每周运行以进行更广泛的扫描。 - **Webhooks** — 在运行完成时，将新公告 POST 到 SIEM、工单系统或内部 API。 - **Google Sheets / Amazon S3 / 数据库** — 通过 Apify 的内置集成推送结果。 - **Zapier、Make、n8n 和 Pipedream** — 基于此数据流构建告警和修复工作流。 - **AI 代理 (MCP)** — 将该 Actor 封装为一个工具，使安全代理能够通过关键字、包或时间窗口调用它，并获取结构化的公告反馈。 ## 导出格式 通过控制台的 **Export** 按钮或 Apify API，从运行的数据集中下载或流式传输结果，支持 **CSV, JSON, JSONL, Excel (XLSX) 和 XML** 格式。 ## 常见问题 ### 我需要 API Key 或登录吗？ 不需要。NVD、GitHub Security Advisories 和 OSV 都开放了无 Key 的访问层级，此 Actor 会利用它们并结合 Apify 数据中心代理的 IP 轮换来分散限制。您只需要一个 Apify 账户。 ### 它是 NVD / OSV API 的替代品吗？ 是的。每个数据源都有不同的 schema、不同的数据缺口及其自身的速率限制。此 Actor 可作为非官方的 **NVD / OSV API 替代方案** — 它会查询这三个数据源，将其统一规范化为一种 schema，合并重复项并返回一个干净的数据流。 ### 如何每天监控新的 CVE？ 使用 `recent` 模式并设置 `daysBack: 1`，然后安排 Actor 每天早上运行。添加 `minCvss: 7` 以仅保留高危及以上公告。每次运行都会返回该时间窗口内发布的 CVE。 ### 跨数据源去重是如何工作的？ 数据行以 CVE ID（或在无 CVE 时使用 GHSA/OSV ID）作为键。在 NVD + GHSA + OSV 中发现的同一漏洞会合并为一行，显示为 `sourceFeeds: ["nvd","githubAdvisory","osv"]` 且 `duplicateCount: 3`。系统会优先选取信息最丰富的字段。 ### 我可以查找特定包的漏洞吗？ 可以。请在 `product` 模式下使用 `npm:express`、`pypi:django`、`maven:group:artifact` 等。如需精确版本检查，请在后续流程中对 `affected` 版本范围 (引入/修复) 进行后处理。 ### 如何将 CVE 数据导出为 CSV 或 JSON？ 运行 Actor，然后从控制台或通过 Apify API 将数据集导出为 CSV、JSON、Excel 或 XML。您可以先使用 **Overview** 或 **By severity** 视图来调整列。 ### 我能获取多少数据，数据有多新？ 每天都会发布数百个新的 CVE，因此 `recent` 模式可提供一致的获取量（`maxResults` 将每个窗口的上限设为 5000）。NVD 和 GitHub Advisory 会近乎实时地发布，在披露与信息完善之间存在微小的延迟。 ### 为什么有些 CVSS 分数为空？ 并非所有公告都已经评分（尤其是在 NVD 完善信息之前的新 OSV 条目）。`minCvss: 0` 会保留它们；`minCvss: 7` 会将其过滤掉（缺失的分数被视为低于阈值）。 ### 我会受到速率限制吗？ 无 Key 的数据源层级请求量有限，因此 使用了代理 IP 轮换加上指数退避重试，并在分页之间控制请求节奏。对于非常大的时间窗口，它会以速度换取可靠性。 ### 监控 CVE / 公告数据合法吗？ 该 Actor 仅通过其无 Key API 查询公开可用的漏洞数据库。数据归各自来源（NIST、GitHub、OSV 维护者）所有 — 请尊重其使用条款和速率限制。 ## 相关 Actor - [Crossref Scraper](https://apify.com/logiover/crossref-scraper) — 用于研究流程的学术元数据、DOI 与引用。 - 浏览完整套件：**[Apify Store 上的所有 logiover 抓取器](https://apify.com/logiover)**。 📄 **仅供文档参考** — 此代码仓库不包含抓取器源代码。Actor 在 Apify 平台上运行。 ▶️ **运行地址：** [https://apify.com/logiover/cve-security-advisory-monitor](https://apify.com/logiover/cve-security-advisory-monitor) 基于 [MIT License](LICENSE) 授权 · © 2026 logiover

标签：Apify, CVE, DevSecOps, URL抓取, 上游代理, 依赖扫描, 安全情报, 数字签名, 数据可视化, 数据抓取, 模型提供商, 漏洞监控, 逆向工具