01核心痛点与需求
CVE 漏洞数量（尤其是 critical 级别）逐年激增，但现有 CVE 追踪工具缺乏有效的严重性筛选和趋势可视化（如对数坐标），且交互存在卡顿冻结问题，导致安全人员难以准确判断漏洞增长趋势和优先级。
02产品解决方案
构建一个基于 AI 的 CVE 趋势分析 SaaS 平台：自动聚合 NVD、CISA KEV 等多源漏洞数据，利用大模型对漏洞描述进行语义归类与真实风险评分，提供对数坐标趋势图、按严重性/厂商/产品多维筛选、实时告警与修复优先级建议，并采用流式渲染与增量加载解决卡顿问题。
03变现与商业化路径
采用 SaaS 订阅制：免费版提供基础趋势图与有限筛选；付费版解锁实时告警、API 接入、自定义仪表盘与团队协作；同时向安全厂商提供数据 API 授权与白标嵌入服务。
04行动步骤
- 1搭建 CVE 数据采集管道，接入 NVD、CISA KEV 等公开数据源并做增量同步。
- 2开发高性能前端可视化模块，支持对数坐标趋势图与多维筛选，解决卡顿问题。
- 3引入大模型对漏洞描述做语义归类与真实风险评分，生成修复优先级建议。
- 4上线 MVP 免费版，面向安全社区收集反馈并验证留存。
- 5实现告警与 API 能力，推出付费订阅并接入支付。
- 6与安全厂商洽谈数据 API 授权与白标合作。
- 7持续优化模型与数据覆盖，扩展至供应链漏洞与资产关联分析。
05风险提示
数据源依赖 NVD 等公开接口，存在限流与政策变动风险；大模型风险评分可能误判，需人工校验机制；漏洞管理赛道竞争激烈，需在趋势分析与易用性上建立差异化；安全数据敏感，需重视合规与隐私保护。