预测性威胁情报数据源

在网络安全领域，预测性威胁情报是一种主动性方法，通过利用数据、行为分析、机器学习算法和人工智能，在潜在威胁发生之前对其进行预测分析。

这种前瞻性的方法降低了攻击成功的可能性，并帮助机构在新出现的威胁行为面前保持领先。

有时也被称为主动性威胁情报。

使用预测性威胁情报的主要优势包括：

• 尽早发现新出现的威胁；
• 预防品牌冒充；
• 主动性降低风险；
• 降低误报率。

相比之下，传统的威胁情报信息可提供更多有关历史威胁的信息，有助于防范正在进行的攻击活动，网络安全团队喜欢使用此类情报，因为它们的误报率非常低。

但是，这些历史数据和 IoC 只有在网络攻击目标生成后才能进行信息的积累。因此，在针对特定威胁的 IoC成为机构订阅的数据源之前，机构有可能已经成为网络攻击的目标。

相比而言，预测性情报是主动性预防。WhoisXML API 的预测性网络情报可在潜在恶意域名、误植域名和算法生成的域名注册后 24 小时内且域名被武器化之前就提供相关信息。

依赖于预测性分析和近乎实时的潜在威胁数据，网络安全团队可以实现主动防御，有效保护网络和人员避免遭受新出现的威胁，降低潜在风险，并加强机构的安全态势。

通过使用预测性安全功能，用户可清洗了解攻击从何而来，因此无需了解攻击出现的形式，及时阻止攻击。

WhoisXML API 的预测性威胁情报源文件采用 CSV 格式，该格式是网络安全领域的标准格式。用户可以轻松地将其添加到至其正在使用的威胁情报平台、SIEM、SOAR 或 EDR 平台中。

将预测性可操作的威胁情报信息作为第一道防线，采取积极主动的态度，预防潜在威胁并阻止攻击载体。

WhoisXML API 在域名情报方面拥有超过 15 年的经验，每日监测超过 210 亿条历史 WHOIS 记录和 7,596 个 TLD，并在多年来收集的大量历史域名数据上训练了我们的预测机器学习模型。

这使我们的预测模型更加精确，误报率更低，并提供更好的可操作见解，有效预防未来可能发生的威胁行为。

• 第一视角恶意域名数据源依靠预测性人工智能模型，每日提供注册时（在显示任何恶意活动之前）具有恶意意图的域名列表，在网络钓鱼、垃圾邮件和恶意软件活动启动之前就加以防范。
• “批量注册风险数据源”可帮助用户监控那些疑似用于拼写错误抢注或网络钓鱼活动的、高度相似的批量注册域名。
• 早期预警网络钓鱼数据源包含每日新注册域名的列表，这些域名与知名品牌名称和文本字符串非常相似。该信息源还提供附加文件，可进一步过滤批量注册的类似品牌或主题域名。
• 早期 DGA 检测数据源提供每日更新的新域名列表，这些域名是通过算法创建的，通常采用无意义的字母数字组合。
• 一次性电子邮件域名数据库包含数以万计用于创建一次性电子邮件地址的临时电子邮件域名。

依靠预测模型和有关潜在恶意域名的信息，安全解决方案可以预防性地阻止来自或前往这些域名的流量，或在监测到此类流量时发出预警。

这样，网络安全团队能够保护机构避免遭受大量网络钓鱼和恶意软件的攻击，大大降低网络攻击的可能性，而不是等待攻击发生后再设法抵御。

• 安全平台开发人员
• SOC 和 MSP
• 执法人员和安全研究人员