软件漏洞报告分析对于深入认识软件安全漏洞及其发展趋势、预防安全事故、以及保证软件系统安全性都至关重要。软件漏洞报告分析与检测主要面临高质量数据集缺失和漏洞报告分析检测模型准确率不高等问题。本书从数据驱动的视角出发，充分利用大规模软件开源系统所蕴含的漏洞数据，通过文本挖掘、自然语言处理、主动学习、深度学习、迁移学习等方法，挖掘其所蕴含的重要信息和特征，探索面向大规模软件缺陷数据的安全漏洞报告智能化分析与检测方法。