本文提出了一种利用公开漏洞数据进行预测性软件威胁建模的方法。传统威胁建模主要依赖专家经验，耗时且难以覆盖未知威胁。作者通过收集、分析历史CVE（公共漏洞与暴露）数据、漏洞评分（如CVSS）及漏洞类型等信息，构建了一个预测模型，能够在新软件设计阶段或开发初期主动识别潜在威胁模式。该方法的核心是数据驱动的特征工程与机器学习分类器（如随机森林、支持向量机等），模型在多个开源项目上经过训练和验证，能够以较高准确率预测哪些软件模块或功能更容易引入特定类型的漏洞。实验结果显示，该方法在提高威胁建模自动化程度和早期预警能力方面具有显著潜力，有助于安全团队在开发流程中前置风险缓解措施。该研究为软件安全领域的主动防御提供了新思路，尤其适合DevSecOps场景下的持续威胁评估。