Top-1,000 EPSS exploit-risk CVEs, daily
Daily top-1,000 CVEs ranked by FIRST.org EPSS predicted 30-day exploitation probability (keyless public API, free to use with attribution): one row per CVE with the calibrated probability, the population percentile, a fixed risk band, the global rank and the score date. The forward-looking complement to kev_priority_signals (KEV-listed CVEs only): join asset inventories on cve to prioritize patching by predicted exploitation.
Les titres et les descriptions proviennent des sources de données, en anglais.
- Lignes
- 1 000
- Colonnes
- 10
- Cadence de la source
- Quotidienne
- Dernière actualisation
- 3 oct. 2026
- Thème
- technology
| Colonne | Type | Description |
|---|---|---|
| cve | string | CVE identifier (CVE-YYYY-NNNN). |
| cve_year | integer | Disclosure year from the CVE id. (unit: year) |
| cve_url | string | Canonical CVE.org record URL. |
| exploit_probability | float | EPSS calibrated probability (0-1) of observed exploitation activity for the CVE in the next 30 days; the model's primary output (per the EPSS FAQ). (unit: probability) |
| exploit_percentile | float | EPSS percentile: the CVE's rank against all currently scored vulnerabilities; e.g. 0.99 means a higher score than 99% of scored CVEs (per the EPSS FAQ). (unit: percentile) |
| risk_band | string | Fixed catalog risk band from the probability (critical >= 0.9, high >= 0.7, medium >= 0.5, low < 0.5 — same cuts as kev_priority_signals). EPSS itself defines no bands; these are the catalog's own fixed cuts. |
| risk_rank | integer | 1-based global rank by exploit_probability desc. (unit: rank) |
| top_100_flag | boolean | True for the top-100 highest-probability CVEs. |
| epss_score_date | string | EPSS model run date the scores were published for (ISO date). (unit: date) |
| row_hash | string | Deterministic 12-hex row identity hash (cve|epss_score_date). |
10 premières lignes d’exemple — un aperçu, pas le jeu de données complet.
| cve | cve_year | cve_url | exploit_probability | exploit_percentile | risk_band | risk_rank | top_100_flag | epss_score_date | row_hash |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| CVE-2024-7593 | 2 024 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2024-7593 | 1 | 1 | critical | 1 | true | 2026-10-03 | 232df244e418 |
| CVE-2024-3400 | 2 024 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2024-3400 | 1 | 1 | critical | 2 | true | 2026-10-03 | 9a926cf6fe43 |
| CVE-2024-23897 | 2 024 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2024-23897 | 1 | 1 | critical | 3 | true | 2026-10-03 | 7337bc2c380b |
| CVE-2024-21893 | 2 024 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2024-21893 | 1 | 1 | critical | 4 | true | 2026-10-03 | 0e5fff298eb9 |
| CVE-2024-21887 | 2 024 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2024-21887 | 1 | 1 | critical | 5 | true | 2026-10-03 | 58bb59b7564a |
| CVE-2023-4966 | 2 023 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2023-4966 | 1 | 1 | critical | 6 | true | 2026-10-03 | 7264186e9969 |
| CVE-2023-44487 | 2 023 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2023-44487 | 1 | 1 | critical | 7 | true | 2026-10-03 | 3aac4eaff97b |
| CVE-2023-35082 | 2 023 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2023-35082 | 1 | 1 | critical | 8 | true | 2026-10-03 | 93d75f7381ec |
| CVE-2023-35078 | 2 023 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2023-35078 | 1 | 1 | critical | 9 | true | 2026-10-03 | 59638f7eae41 |
| CVE-2023-32315 | 2 023 | https://www.cve.org/CVERecord?id=CVE-2023-32315 | 1 | 1 | critical | 10 | true | 2026-10-03 | 772f0f114195 |
- Actuelle
20261003T181406Z-3cff0a7cbc13 · sha256 3cff0a7cbc13…
1 000 lignes · premier instantané
Dirigez n’importe quel LLM vers le point d’accès des métadonnées — la documentation ci-dessus est aussi lisible par machine (JSON-LD + Croissant).
curl "https://datazimuts.com/v1/datasets/epss_exploit_risk_intel/epss_top_exploit_risk_daily" | jq '{title, rows, columns_count, license}'import requests
ds = requests.get("https://datazimuts.com/v1/datasets/epss_exploit_risk_intel/epss_top_exploit_risk_daily").json()
print(ds["title"], ds["rows"], "rows")
# Sample rows for an LLM context window
for row in ds.get("sample_rows", [])[:5]:
print(row)Point d’accès API : https://datazimuts.com/v1/datasets/epss_exploit_risk_intel/epss_top_exploit_risk_daily
Astuce : récupérez /llms.txt pour le catalogue complet lisible par machine.
D’où viennent ces données et ce qui en a été fait. Le travail des autres apparaît sous forme de décomptes ; seuls les projets partagés sont nommés.
Citer cet instantané
Épinglé à l’instantané 20261003T181406Z-3cff0a7cbc13 et à son empreinte, pour que vos lecteurs obtiennent exactement les données utilisées.
FIRST.org EPSS exploit-risk intelligence. (2026). Top-1,000 EPSS exploit-risk CVEs, daily [Data set, snapshot 20261003T181406Z-3cff0a7cbc13, sha256 3cff0a7cbc13]. Datazimuts. Retrieved 2026-10-05, from https://datazimuts.com/fr/datasets/epss_exploit_risk_intel/epss_top_exploit_risk_daily?snapshot=20261003T181406Z-3cff0a7cbc13
@misc{dz_epss_exploit_risk_intel_epss_top_exploit_3cff0a7c,
title = {{Top-1,000 EPSS exploit-risk CVEs, daily}},
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}Intégrer un tableau ou un graphique
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