灵洞Ai.Vul典型应用场景及高效应对策略——智能治理与融合创新的进阶实践

本场景通过对资产攻击面的风险点产生的潜在横向渗透破坏链的影响进行综合评估，清晰展现由点及面、由点渗透扩散的全景还原展现。平台通过采集多网络区域资产IP地址映射转换关系，以资产漏洞攻击面风险为线索，可视化展现资产由多个网络区域的漏洞风险潜在的渗透利用的风险影响。

▪ 受威胁后的溯源能力弱，客户发现某个漏洞被利用攻击，但往往跟踪平台到某个内网边界就无法溯源

▪ 多漏洞的风险并发综合病症，不能全面根治，”治标不治本”

产品基于图计算引擎及图可视化技术、结合数据治理、关系挖掘算法，构建资产风险攻击链图谱，主要包括的功能点有网络拓扑关联信息采集、漏洞可利用性推演分析、图数据加工处理等。

本场景通过构建"数据源信任度驱动"的优先级决策模型，量化不同采集源的数据质量（完整性、实时性、权威性）及数据字段的置信度，实现：

产品通过配置采集源及各个数据源多个字段的优先级策略，完成资产不同属性的更新修改。核心功能包括：

本场景主要为满足对资产异常信息的提供交互式分析操作入口，强化平台资产分析能力，通过对多个条件查询的资产数据集的交、并、差的关联分析，挖掘异常资产的特征，包括但不限于：

▪ 逻辑冲突资产（相同IP不同网络区域）

▪ 幽灵资产（网络设备扫描发现但CMDB未登记）

▪ 非法克隆资产（相同指纹不同管理域）

▪ 逻辑冲突资产,重复录入IP但网络区域不同的资产无法发现

▪ 数据孤岛效应,多系统资产数据缺乏有效交叉验证，形成信息盲区

▪ 动态环境失控,云环境弹性IP分配导致传统资产清单快速失效

▪ 隐蔽风险滋生,影子IT设备通过NAT转换等方式规避常规扫描

▪ 人工审计低效,安全团队需要人工比对Excel表格发现数据矛盾

产品通过集合分析引擎技术、资产关联挖掘算法、数据缓存处理技术等方式，通过构建资产信息查询场景集合，并对多个场景的集合数据进行交、并、差等分析处理完成资产异常特征的挖掘及可视化展现。其主要数据处理流程如下图所示：

本场景面向企业异构资产数据源（CSV/Excel/API/数据库等），建立可视化ETL工作流平台，实现资产数据的“采-治-用”一体化治理闭环。

▪ 接入复杂度高：需开发人员编写适配代码

▪ 数据时效滞后：人工导入导致数据新鲜度不足

▪ 格式适配困难：各平台API返回数据结构差异大

▪ 运维成本激增：新增数据源需重新开发校验逻辑

产品基于数据治理ETL的理念，通过配置多个资产采集源，配置数据清洗规则、配置数据入库字段映射规则，以任务调度的方式，对多源资产采集入库并可视化展现,其数据处理流程如下图所示：