更新时间：2026-08-15 00:00:01
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勒索组织画像数据
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登记编号
DIP2024000003583
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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 11:21:37
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
501
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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，勒索组织画像数据是核心情报之一。通过集成这些数据，系统能够实时监测并识别出与勒索组织相关的异常活动. 日志分析与审计： 日志是网络安全的重要数据来源。通过对包含勒索组织特征的日志进行深度分析，安全团队可以追溯攻击者的入侵路径、活动范围和时间线。 威胁管理/XDR（扩展检测与响应）： XDR解决方案旨在跨越多个安全控制点实现威胁的自动化检测、分析和响应 高级持续性威胁防护（APT）： 针对APT攻击，勒索组织画像数据提供了深入了解攻击者意图、动机和长期策略的宝贵信息 工控安全管理平台与审计： 勒索组织画像数据帮助工控安全管理人员了解攻击者可能针对的行业、系统和设备类型，从而采取预防措施，如加强访问控制、定期备份关键数据等。 安全基线与配置管理： 根据勒索组织画像数据揭示的攻击手法和漏洞利用情况，安全团队可以调整和优化安全基线与配置管理策略。 云安全-微隔离： 在云环境中，勒索组织画像数据为微隔离策略的制定提供了依据，帮助安全团队识别并隔离可能受勒索软件影响的应用和服务。
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算法规则简要说明
勒索组织数据加工流程简述： 1.数据获取：从多源采集黑客攻击事件及其黑客组织信息，涵盖组织详情(如名称、描述、说明、技术细节)、攻击手法及样本等。 2.数据清洗：执行结构化转换，标准化处理数据，并聚合多维信息，剔除冗余与错误数据。 3. 恶意样本分析：利用自研沙箱技术动态分析恶意文件，提取攻击行为特征。 4. NLP与安全分析：应用AI大模型及NLP技术处理文本，结合LSTM+CRF算法解析攻击描述与技术细节。 5. 狩猎模型识别：通过多维度关联分析结合自研狩猎模型，识别并分类勒索组织。 6. 图谱构建与聚类：构建勒索组织关系图谱，运用聚类算法分组，细化组织画像。 7. 画像形成与监控：综合评估形成详细勒索组织画像（对应结构中名称,别名,说明,参考,技术细节,行为类型,运行环境,黑客组织,攻击手法共同构成了组织画像），建立持续监控机制，确保信息更新。
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更新频次
每日更新
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存证平台
浙江省知识产权区块链公共存证平台
