企业落地的三层本体模型
从语义地基到安全能力,一层一层把认知长出来
ONTOLOGY STACK · 企业本体 → 业务中台 → 安全中台
LAYER 03 安全中台
以本体为骨架统一编排检测规则、处置剧本与访问控制,一处定义,八域生效。
LAYER 02 业务中台
把客户、订单、产品、供应商等核心对象沉淀为标准化模型,跨系统打通语义。
LAYER 01 企业本体
最底层的语义地基:概念词典、术语标准、元数据规范、指标口径统一。
三层模型:语义 · 知识 · 治理
让数据不再"各说各话",让 AI 的结论可被追责
语义层 · ONTOLOGY LAYER

业务概念与术语统一

梳理业务对象与概念体系,消除部门间语义歧义,形成企业统一的术语词典与概念层级,把"什么是什么"定义清楚。

知识层 · KNOWLEDGE LAYER

本体驱动的知识图谱

以本体为骨架,将资产、漏洞、告警、业务流程、情报、舆情映射为实体与关系,构建带业务语义的知识图谱,而非只做扁平关联。

治理层 · GOVERNANCE LAYER

AI 调用的边界与证据

定义大模型与智能体可访问的知识范围、推理约束与引用要求,让每一次 AI 结论都能溯源到具体依据,满足审计与备案。

从暗网到新闻墙,外部情报一屏聚合
你不在意的角落,可能正有人在谈论你的企业
暗网情报 DARKWEB
暗网情报
数据售卖、凭据流出、漏洞交易、内部人员信息泄露监控
威胁情报 THREAT MAP
威胁情报
C2 域名 IP、恶意样本、攻击工具接入,与资产图谱化匹配
企业舆情与新闻 OPINION
企业舆情与新闻
全网采集、负面分级预警、传播路径与放大源定位
四大能力面
攻击 · 声誉 · 资产 · 情报,四张认知地图相互印证
ADVERSARY · 攻击认知

勒索与 APT

  • 勒索软件家族追踪:家族谱系、扩散手法、赎金谈判背景与解密进展
  • APT 组织画像:组织动机、常用 TTP、目标行业偏好、历史活动轨迹
  • 攻击链还原:从落地页到数据外泄的完整路径回溯,定位断点
  • 失陷指标关联:IOC / IOA 与本地资产、日志实时比对,确认是否被点名
  • 事件叙事与反制建议:输出可复盘的处置复盘与加固清单
REPUTATION · 外部认知

企业舆情与新闻

  • 全网舆情监测:新闻、论坛、社交平台、自媒体对企业的多源采集
  • 负面事件预警:负面话题、维权、爆料类内容的分级预警与升级
  • 传播分析:声量趋势、传播路径、关键节点与放大源定位
  • 热点与议题跟踪:行业议题、政策风向对企业的潜在影响预警
  • 危机联动响应:重大舆情与安全事件并行研判,避免"一边着火"
EXPOSURE · 资产认知

暴露面防御

  • 外部暴露面持续测绘:互联网侧资产、影子资产、遗忘资产周期性发现
  • 配置缺陷与弱口令检测:默认口令、开放管理端口、错误配置核查
  • 影子 API 与云存储暴露:对象存储公开读、未授权 API、代码仓库凭据泄露
  • 攻击面优先级排序:结合情报判断"哪一条暴露最可能被 APT 选中"
  • 玄刃 AI 渗透验证:从"发现暴露面"到"验证真能被打进去",可复现、可复测
  • 收敛与下线闭环:从发现到整改的工单化跟踪,验证暴露面真正关闭
INTELLIGENCE · 情报认知

威胁 / 行业 / 暗网情报

  • 威胁情报:C2 域名与 IP、恶意样本、攻击工具接入与情报共享
  • 行业情报:同行与上下游风险事件、供应链安全态势、行业攻击手法趋势
  • 暗网情报:数据售卖、凭据流出、漏洞交易、内部人员信息泄露监控
  • 情报关联:与自身资产、暴露面、告警做图谱化匹配,识别定向风险
  • 情报转检测:IOC 自动转规则下发 NTA / EDA / ASM,情报转处置剧本
情报转化闭环:从一条信息到一次处置
情报不是看完就丢的新闻,而是进入检测与处置的原料
外部信息 → 结构化情报 → 图谱关联 → 检测规则 → 处置剧本 → 效果反馈
响应 · 处置落地
IOC 下发阻断 · 暴露收敛工单 · 舆情危机响应剧本 · 事件复盘归档
决策 · 关联与优先级
攻击链还原 · IOC 图谱关联 · 暴露面风险排序 · 危机联动研判
感知 · 多源采集
勒索家族追踪 · APT 画像 · 舆情与新闻监测 · 暴露面测绘 · 威胁/行业/暗网情报
底座 · 统一数据
磐石 AOC · 企业本体 · 知识图谱 · 情报库 · 资产与漏洞库 · 多源异构归一
情报转化工作台 LIVE
新增 IOC 情报条目 128
自动生成检测规则 96
下发 NTA / EDA / ASM 96
关联本地资产命中 7
触发自动处置剧本 3
事件时间线 SOAR · 御知
11:22:10 暗网论坛监测命中:本组织数据库条目,标价 42,000 USD
11:22:41 IOC 提取 3 个 C2 域名,与本地 NTA 日志比对
11:23:05 情报转检测规则:NTA + EDA 共生成 4 条,已下发
11:23:22 命中内网 2 台主机,自动阻断并隔离取证
11:23:50 关联分析:同源 IP 曾攻击同行业 3 家企业
11:24:12 APT 组织画像匹配度 78%,判定为定向攻击前兆
11:24:40 舆情侧同步监测:相关内容声量 12 小时内上升 340%
11:25:02 生成处置剧本:加固 + 封堵 + 对外口径,等待审批
企业智库的三层阶梯
从语义地基到战略层,逐层向上支撑决策
TIER 03
战略智库
面向董事会与 CEO 的决策层输入:年度风险展望、攻防假设与战略级投资建议、重大风险情景推演、危机期战略决策支撑。
→
TIER 02
企业智库
面向管理层与业务负责人的研判中枢:行业攻防水位对标、竞品安全动向跟踪、风险优先级排序与资源投放建议、专题预研与沙盘推演。
→
TIER 01
企业本体 + 御知
支撑以上两层的语义地基与推理引擎:企业本体定义业务对象与权责,御知智能大脑驱动本体推理并约束智能体的知识边界与证据要求。
智库为什么能立得住
讲清楚企业 → 汇入外部认知 → 生成可信结论
TIER 01 · 企业本体系统

把企业讲清楚

梳理业务对象、流程、角色、指标、权责,形成机器可读、人人可共识的企业本体。这是智库的地基——没有统一语义,跨部门的数据无法进入同一个分析框架。

TIER 02 · 情报研判

把外部变成内部认知

威胁情报、行业情报、暗网情报、舆情与新闻统一进入研判体系,形成持续更新的风险图景,而非一次性报告。八域数据在这里汇流,为智库提供原料。

TIER 03 · AI 本体论

把 AI 的结论变得可信

定义智能体可调用的知识范围、推理约束与引用要求,让每一个战略层结论都能溯源到具体依据——可审计、可复核、可追责。

落地四阶段
从诊断对齐到持续运营,把智库变成可运转的机制
P1 · ASSESS
诊断与对齐

数据资产与系统摸底、决策层关注点访谈、行业攻防水位对标,输出差距清单与智库议题优先级。

P2 · DESIGN
本体与机制设计

分层本体建模(业务/应用/数据/安全)、术语标准与指标口径对齐、研判机制与决策流程设计、专家网络组建。

P3 · BUILD
知识底座构建

实体关系映射、知识图谱构建、历史数据本体化迁移、智能体编排与 AI 证据留痕规范落地。

P4 · OPERATE
智库持续运营

常态化研判产出(季度风险展望、月度态势简报、专题深度)、战略推演沙盘、成果评审与版本迭代机制。

智库产出 · 为什么是本体
不是一份报告,而是一套能自己向前跑的机制

智库典型产出

  • 年度风险战略展望:未来 12 个月威胁演化路径、攻防态势判断、战略级能力建设建议
  • 行业攻防水位对标报告:同行业被攻击手法与频率对标,明确自身相对位置与短板
  • 重大风险情景推演:针对勒索大规模爆发、供应链断裂、境外制裁等情景的预案与决策选项
  • 资源投放建议:基于风险优先级与业务影响面,给出预算与人力的最优分配方案
  • 危机期决策支撑:舆情爆发、数据泄露等危机时刻,快速输出处置选项与对外口径建议

为什么是本体,而不是又一个报告

  • 报告是一次性的,智库是持续的:不是交付一份 PPT,而是建立一套能自己往前跑的运转机制
  • 没有本体,智库就只是数据搬运:各部门口径不一致,跨域分析无从谈起,结论无法被采信
  • AI 本体论让 AI 说人话且可追责:智能体的每个结论都能指回原始依据,避免"看起来很专业的胡说"
  • 知识资产可继承:人员流动不再带走对企业经营的深度理解,智库随组织演进持续积累
典型场景
谁最需要一双看穿外部认知的眼睛

勒索与 APT 高危行业

金融、能源、制造、研发密集型企业,主动追踪家族与组织动向,攻击发生前完成判定与加固。

数据已在暗网流通

监控数据售卖与凭据流出渠道,发现"公司数据正在被摆上货架",联动应急与取证。

品牌声誉敏感企业

消费、零售、互联网企业,负面话题与热点分级预警,危机事件与安全事件统一汇报口径。

影子资产较多的企业

历年系统下线但未关端口,影子 API、公开存储持续暴露,攻击者比你自己更早知道。

出海与多国经营企业

境外节点、当地舆情、区域合规要求统一纳管,避免境外事件无人知晓。

需要重保与专项保障

重要时期前主动做外部攻击面测绘 + 情报扫描,输出重保态势评估与整改清单。

把"外部怎么看企业",变成可控的认知资产

暗网 · 威胁 · 舆情 · 暴露面 · 企业本体 —— 一地汇聚,一脑研判