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基于基因圖譜的入侵防范技術，是通過結合機器學習\深度學習、圖像分析技術，將惡意代碼映射為灰度圖像，建立卷積神經元網絡CNN深度學習模型，利用惡意代碼家族灰度圖像集合訓練卷積神經元網絡，并建立檢測模型，利用檢測模型對惡意代碼及其變種進行家族檢測。

沙箱技術的實踐運用流程是讓疑似病毒文件的可疑行為在虛擬的沙箱里充分表演，沙箱會記下它的每一個動作。當疑似病毒充分暴露了其病毒屬性后，沙箱就會執行“回滾”機制，將病毒的痕跡和動作抹去，恢復系統到正常狀態。目前，基于沙箱的入侵防范技術的優點是對于文件的零日漏洞攻擊和APT攻擊的檢測效果較好。

知識圖譜

知識圖譜是人工智能的一種方式，簡單理解就是一種多關系圖，也是一個知識庫，能夠梳理出人、資產、業務之間的關系，用一個經過梳理、有邏輯關聯性的知識庫來訓練算法，讓算法更加精準。幾年前，微軟在Azure云上就已經引入了知識圖譜進行安全檢測防護，實踐證明效果很顯著。

360工業互聯網安全大腦應用示范

憑借對工業互聯網安全傳統技術的掌握及新興技術的迭代與應用，360工業安全大腦可從三個維度實現對安全威脅的感知。

橫向感知：結合ICS資產探測、人工智能、攻防研究，全面探測工控企業內網資產暴露在互聯網的互聯網資產，感知內外網攻擊橫向滲透行為。

縱向感知：通過模擬信號監測和無線信號監測，從IT系統到OT系統總線感知，監測由于信息安全導致的生產安全問題。

交叉感知：通過外網威脅情報和海量安全大數據交叉分析，可快速溯源，定位威脅。