更新时间：2026-08-15 00:00:02
已登记
详细信息
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知识产权名称
网络安全管理威胁情报APT组织情报数据
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登记编号
DIP2024000003697
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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
2024-07-19 16:29:47
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
每日更新
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应用场景
安全管理平台/态势感知：在安全管理平台和态势感知系统中，APT组织动态情报通报数据是核心输入之一。这些情报包括APT组织的最新活动模式、攻击手法、目标行业、使用的恶意软件变种等关键信息。通过实时分析和整合这些数据，系统能够构建出更全面的威胁画像，提升对潜在APT攻击的预警和响应能力。安全基线与配置管理：利用APT组织动态情报，安全管理人员可以及时调整和优化网络、系统及应用的安全基线配置，确保防护措施能够针对当前威胁环境进行有效防御。例如，根据APT组织常用的入侵手段，加强特定端口的访问控制或升级关键系统的安全补丁。漏洞扫描与漏洞管理：APT组织往往利用已知或未知的漏洞进行攻击。因此，定期结合APT组织动态情报进行漏洞扫描，能够及时发现并修复可能被APT组织利用的安全漏洞，减少被攻击的风险。同时，这些数据还可用于指导漏洞优先级排序和修复策略的制定。
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算法规则简要说明
1. 情报聚合与分类 Web爬虫算法：从多个情报来源（如安全论坛、技术博客、社交媒体）自动抓取相关信息。 文档聚类算法：使用K-means或DBSCAN等算法，基于相似性度量将收集到的文档分组，以发现关联事件。 2. 时间序列分析 ARIMA或Prophet模型：预测APT组织的活动模式和趋势，如首次披露时间和最近披露时间。 3. 关联规则学习 Apriori或FP-growth算法：用于发现事件标签、事件类型和攻击手法之间的关联规则。 4. 图谱数据库技术 知识图谱构建：使用RDF三元组表示实体及其关系，如组织归属地域和攻击目标行业。 图算法：如PageRank，用于衡量APT组织在网络中的重要性。 5. 数据安全与隐私保护 差分隐私算法：在不泄露敏感信息的前提下分享情报数据。 同态加密：允许在加密数据上直接进行计算，保护情报的机密性。
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更新频次
每日更新
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存证平台
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