更新时间：2026-08-15 00:00:05
已登记
详细信息
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知识产权名称
网络安全高级持续性威胁防护黑客组织数据
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登记编号
DIP2024000003554
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申请人
杭州安恒信息技术股份有限公司
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登记类型
首次登记
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登记有效期
3年
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申请时间
2024-07-18 09:22:53
详细信息
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所属行业
信息传输、软件和信息技术服务业
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交易状态
待交易
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数据规模
1001
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更新频次
每周更新
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应用场景
通过黑客组织数据可以了解组织攻击的使用场景、行为、行业、动机、曾经出现情况等信息，可以针对性的进行告警、防御。APT组织的攻击检测一般是客户非常关心的事项，组织的详细信息相对也比较重要。应用场景如下：1）在安全管理平台中，黑客组织库可以帮助安全团队实时了解外部威胁的态势，通过分析黑客组织的攻击行为、目标行业、历史记录等信息，预测可能的攻击趋势，从而提前做好防御准备。 态势感知系统能够结合黑客组织库中的信息，对安全事件进行快速响应，降低安全风险。 2）在威胁管理和XDR（扩展检测与响应）解决方案中，黑客组织库是不可或缺的一部分。通过库中的信息，安全团队可以更加精准地识别、分析和响应黑客组织的攻击，提高威胁管理的效率和准确性。 3）APT攻击是安全领域的一大挑战，黑客组织库可以帮助安全团队深入了解APT组织的攻击手法、工具链等信息，从而构建更加有效的APT防护体系。 4）在入侵检测预防御系统中，可以提供关于黑客组织攻击行为的特征库，帮助系统更加准确地识识别潜在的识别潜在的入侵行为。 7）黑客组织库是威胁情报的重要来源之一。通过收集和整理黑客组织的信息，可以为安全团队提供有价值的威胁情报。
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算法规则简要说明
步骤1：数据采集，利用事件采集系统获取黑客攻击事件及其组织信息，涵盖组织详情、攻击行为、IOC等。 步骤2：数据清洗，包括结构化转换、标准化处理及多维信息聚合，以满足后续分析需求。 步骤3：数据加工，通过沙箱分析恶意文件、AI技术处理文本、狩猎模型关联分析、图谱聚类识别，构建黑客组织画像：1. 使用公司自主研发的新一代沙箱对恶意文件样本进行动态分析，从中获取黑客组织的攻击行为。 2. 利用AI大模型、LSTM+CRF算法等技术进行自然语言处理和安全文章分析。 3. 采用自主研发的黑客组织狩猎模型，通过多维度关联分析识别黑客组织。 4. 结合图谱与聚类算法，对黑客组织进行关联和识别，最终形成详细的黑客组织画像。
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更新频次
每周更新
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存证平台
浙江省知识产权区块链公共存证平台
