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龙图腾网获悉天翼云科技有限公司申请的专利一种云服务平台多维度威胁情报源评估和共享方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118842619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410827148.6，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种云服务平台多维度威胁情报源评估和共享方法及系统是由刘超设计研发完成，并于2024-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种云服务平台多维度威胁情报源评估和共享方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种云服务平台多维度威胁情报源评估和共享方法及系统，属于网络安全领域，包括：采集多源威胁情报数据；对不同结构的多源威胁情报数据进行一致性处理；根据一致性处理后的多源威胁情报数据，以数据特性、平台特性以及经济特性作为分析维度，对各个威胁情报源进行分析评估；将分析评估结果共享给各个相关的威胁情报源。对不同结构的多源威胁情报数据进行一致性处理，将多源异构的威胁情报数据调整为统一的格式标准。以数据特性、平台特性以及经济特性作为分析维度，对各个威胁情报源进行综合分析评估，降低用户的决策难度，提升威胁情报在网络安全应用中的实际效果。

本发明授权一种云服务平台多维度威胁情报源评估和共享方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种云服务平台多维度威胁情报源评估和共享方法，其特征在于，包括： S1，采集多源威胁情报数据； S2，对不同结构的所述多源威胁情报数据进行一致性处理； S3，根据一致性处理后的多源威胁情报数据，以数据特性、平台特性以及经济特性作为分析维度，对各个威胁情报源进行分析评估； S4，将分析评估结果共享给各个相关的威胁情报源； 其中，所述S3具体包括： S301，在数据特性维度，通过对各个所述威胁情报源提供的威胁情报数据进行分析，评估各个所述威胁情报源的优劣； S302，在平台特性维度，通过对各个所述威胁情报源的适用性进行分析，评估各个所述威胁情报源的优劣； S303，在经济特性维度，通过对各个所述威胁情报源的订阅费用、附加服务成本以及数据获取的费用和投入，评估各个所述威胁情报源的优劣； 其中，所述S301具体包括： S3011，计算各个所述威胁情报数据的数量，并对所述数量进行归一化处理： 所述数量的计算公式为： 其中，N表示威胁情报数量，T表示有效期的周期总数，nt表示一个周期内威胁情报源发布的威胁情报数量； 对所述数量进行归一化处理的计算公式为： 其中，P1表示数量的归一化结果，Ni表示第i个威胁情报源的威胁情报总量，Nmin表示威胁情报源中威胁情报数据总量的最小值，Nmax表示威胁情报源中威胁情报数据总量的最大值； S3012，确定所述威胁情报数据的种类； S3013，评估所述威胁情报数据的属性覆盖率： 其中，P2表示威胁情报数据的属性覆盖率，xi表示每条威胁情报含有的属性数量，yi表示每条威胁情报应该含有的属性数量； S3014，评估所述威胁情报数据的时效性： 其中，P3表示胁情报数据的时效性，mi表示第i个威胁情报源与其他威胁情报源共有的威胁情报的数量，minti表示在共有的威胁情报当中第i个威胁情报源发布时间最早的威胁情报的数量，S表示威胁情报源的总个数； S3015，评估所述威胁情报数据的重复率： 其中，P4表示威胁情报数据的重复率，rt表示一个周期内一个威胁情报源发布的威胁情报与有效期内发布的威胁情报重复的数量； S3016，评估所述威胁情报数据的贡献率： 其中，P5表示威胁情报数据的贡献率，Nj表示其他威胁情报源的总量，Num表示当前威胁情报源的总量； S3017，评估所述威胁情报数据的相似性： 其中，P6表示威胁情报数据的相似性； S3018，评估所述威胁情报数据的独特贡献量，并对所述独特贡献量进行归一化处理： 所述威胁情报数据的独特贡献量的计算公式为： 其中，Nd表示威胁情报数据的独特贡献量； 对所述独特贡献量进行归一化处理的计算公式为： 其中，P7表示独特贡献量的归一化结果，表示第j个威胁情报源的独特贡献量，表示所有威胁情报源中独特贡献量的最小值，表示所有威胁情报源中独特贡献量的最大值； S3019，根据威胁情报的数量、种类、属性覆盖率、时效性、重复率、贡献率、相似性以及独特贡献量，评估各个所述威胁情报源的优劣。

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