灵洞Ai.Vul安全应用场景与应对策略系列以“资产治理”为核心，以“风险闭环”为主线，以“智能创新”为驱动，构建了覆盖“资产全生命周期管理-风险动态量化响应-智能融合治理”的全链路安全防护框架。

攻击面量化安全场景

1. 场景介绍

为满足攻击面管理细粒度量化管理的需求，以数字化方式准确评估度量资产攻击面风险值，构建基于资产基础维度指标、统计维度指标、安全分析度量指标等多层次多维度的攻击面安全度量指标体系。

2. 业务痛点

▪ 攻防演练期间，省指挥中心拟定一些蓝队安全防护任务及要求，需要指定周期内每天采集汇报相关数据结果指标，手工采集技术难度大、工作量大，有些指标还需要定制开发；

▪ 攻防演练蓝队防护要求不同，导致增加安全运维人员实现的难度及厂商的二次开发的运维成本。

3. 解决方案

基于对资产数据可视化分组统计，基于SQL解析引擎及XXL-JOB任务调度引擎技术，完成对基础指标、统计指标、高维分析指标的定义及实时计算，并最终可视化呈现。

灵活构建“两高一弱”专项风险分析场景

1. 场景介绍

“精准聚焦、动态闭环”，围绕公安部对 “高危害漏洞、高频利用漏洞、弱安全配置”（两高一弱）的专项治理要求，构建“检测-评估-处置-验证”全流程闭环体系，以漏洞检测组为核心策略单元，实现“一类漏洞一套策略”的精准化检测能力，确保符合《网络安全漏洞管理规定》及《关键信息基础设施安全保护条例》要求。

2. 业务痛点

▪ 客户对自身“两高一弱“的安全现状不了解；

▪ 客户在被上级或外部检查时，被动发现有“两高一弱“风险项，有被扣分及被动检测不合格风险。

3. 解决方案

通过提供两高一弱风险检测集任务模板，方便用户快速对各个重点网络安全区域的“两高一弱“安全防护的现状自检自查，并提前整改，防患于未然。其主要包括专项漏洞检测组定义、检测结果多维画像可视化展示、检测结果处置策略规则定义等方面，具体如下表所示。

“无害化”风险预警监测服务（AI）

1. 场景介绍

基于漏洞情报影响组件与资产组件版本信息区间匹配机制，借助漏洞智能预警智能体推理分析技术，被动模式发现资产漏洞风险信息，降低因主动扫描行为对业务系统及网络环境的干扰影响。

2. 业务痛点

▪ 大规模漏扫导致网络带宽占用，导致重要业务服务响应延迟等问题

▪ 部分漏洞风险情报事后扫描，增加漏洞被利用的风险时间区间

3. 解决方案

灵洞Ai.Vul基于AI指纹向量化匹配技术、漏洞组件智能化提取技术，将资产指纹信息与1day漏洞影响组件信息基于规则及AI推理分析匹配方式，无干扰模式快速发现资产风险信息。主要包括资产风险展示、漏洞组件智能化提取、智能匹配等效果图例。

[培训]Windows内核深度攻防：从Hook技术到Rootkit实战！