使用无监督式机器学习和优先权算法的高速威胁情报管理的系统及方法

摘要

本文档揭示一种用于整并计算机及其相关网络的威胁情报数据的系统和方法。数量庞大的原始威胁情报数据收集自多个来源，且被划分成一公共格式以供进行群集分析，其中数据的群集是使用无监督式机器学习算法来达成。产生的经组织的威胁情报数据其后经历以加权资产为基础的威胁严重等级相关过程。一特定计算机网络的所有中间网络漏洞均被使用做为此过程的关键整并参数。透过此高速自动化过程所收集的经过处理的最终情报数据接着在传输至第三方之前被格式化成预定义格式。