處理與網絡威脅有關數據的方法有哪些

處理與網絡威脅有關數據的方法有以下這些：

• 正規化：處理包括將收集的數據歸一化為統一格式進行分析。收集過程將產生幾乎各種可想到的數據結果。情報數據來自各種不同格式，從JSON到XML到CSV到電子郵件的純文本。供應商在博客帖子或表格中的網站上分享信息，也可以在基于PDF的報告中甚至YouTube視頻中分享信息。同時，企業傾向于以不同的格式存儲數據。一些企業使用專門的威脅情報平臺，而其他企業則從維基或內部應用程序構建自定義的解決方案。

• 索引：大量的數據需要可進行搜索。無論是處理諸如網絡地址、互斥量（Mutexes）等觀察數據，還是處理論壇帖子、社交媒體等操作數據，分析師都需要能夠快速有效地進行搜索。

• 翻譯：在某些情況下，區域分析師可能會提供源文檔的人工翻譯，但對于處理來自世界各地信息的大多數企業來說，這通常是不夠的。機器翻譯雖然不完美，但通常能夠提供足夠的價值，以便分析人員可以找到感興趣的項目。如有必要，可請專家進行更準確的翻譯。

• 拓線：為一條信息提供額外的元數據很重要。例如，域名地址需要解析為IP地址，并提取WHOIS注冊數據。Google Analytics跟蹤代碼應該被交叉引用去發現使用相同代碼的其他網站。這個過程應該自動進行，以便相關數據能盡快提供給分析人員。

• 過濾：并非所有數據都具有相同的價值，分析人員在無休止的無關數據流中被壓倒。算法可以過濾掉已知無用的信息（盡管它仍然是可搜索的），并且凸顯最有用和最相關的數據。

• 優先級：已收集的數據可能需要排序，以便分析人員可以將資源分配給最重要的條目。分析時間是很寶貴的，應該正確地集中于獲取情報產品的最大收益上。

• 可視化：數據可視化有效果顯著的意義。雖然許多分析師通常會對供應商雜亂的儀表盤內容望而生畏，但是根據分析人員的需要（而不是營銷和高管認為看起來不錯）設計可視化，有助于減少認知負荷。

回答所涉及的環境：聯想天逸510S、Windows 10。