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SYSTEMS AND METHODS FOR SECURE PROPOGATION OF STATISTICAL MODELS WITHIN THREAT INTELLIGENCE COMMUNITIES

机译:在威胁情报社区内安全传播统计模型的系统和方法

摘要

Systems/method of securely propagating analytical models for detection of security threats and/or malicious actions among a threat intelligence community can be provided. Attributes of security data accessed members of the threat intelligence community can be determined and encoded. Analytical model(s) can be developed for detection of potential malicious actions using the encoded attributes of the security data and a derivation data schema, and this derivation data schema can be encrypted. The model(s) can be translated into common exchange formats for sharing the model with community members. The encrypted derivation data schema can be transmitted to the community members. After receipt, the derivation data schema can be decoded by the community members, and the derivation data schema can be applied to security data to determine if the encoded attributes are found. If the encoded attributes are derived, remedial or mitigating action can be taken.
机译:可以提供安全传播分析模型的系统/方法,用于在威胁情报社区之间检测安全威胁和/或恶意行为。可以确定和编码威胁情报社区成员访问安全数据的属性并进行编码。可以使用安全数据和派生数据模式的编码属性来开发分析模型,以检测潜在的恶意行为,并且可以对派生数据模式进行加密。可以将模型转换成通用的交换格式,以便与社区成员共享模型。可以将加密的派生数据模式传输到社区成员。接收到数据后,社区成员可以对派生数据模式进行解码,并且可以将派生数据模式应用于安全性数据,以确定是否找到了编码属性。如果派生了编码的属性,则可以采取补救或缓解措施。

著录项

  • 公开/公告号US2019149564A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-05-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 SECUREWORKS CORP.;

    申请/专利号US201715809273

  • 发明设计人 LEWIS MCLEAN;

    申请日2017-11-10

  • 分类号H04L29/06;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:10:02

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