基于动态可信度与时空特征的多源威胁情报融合方法研究

摘要

针对APT攻击与0day漏洞频发、传统静态规则检测能力不足的问题，本文提出一种基于动态可信度的多源威胁情报融合方法。首先，构建统一框架实现异构情报的标准化解析。其次，创新引入时空动态评估模型：时间维度利用LSTM神经网络分析情报源历史表现以提取时序特征；空间维度基于MITRE ATT&CK框架评估攻击行为的战术覆盖度与逻辑连贯性。最后，融合时空特征参数，动态计算各情报源的实时可信度权重，生成综合威胁评分。实验证明，该方法能有效调整情报源权重，显著降低误报漏报率，提升威胁响应的准确性与可靠性。