本文提出LogCraft，一种面向CVE感知的合成日志数据生成方法。研究背景是安全分析依赖高质量日志数据，但真实日志难以获取且标注昂贵。核心问题是如何生成既符合现实分布又包含已知漏洞（CVE）信息的合成日志，以支持入侵检测、日志分析等安全任务。方法上，LogCraft利用CVE数据库中的漏洞描述，结合日志模板和领域知识，通过生成对抗网络或规则引擎创建多样化的日志样本，并确保生成的日志包含真实的攻击特征与背景流量。主要贡献包括：1）提出一种融合CVE信息的日志生成框架；2）设计评估指标验证合成日志的真实性和有效性；3）在多个安全数据集上实验，证明生成的日志可用于训练检测模型并提升其鲁棒性。本文适合安全研究人员、蓝队分析师及数据科学家阅读，尤其对需要构建日志驱动检测系统的团队有参考价值。