预测优先级分析：数据科学让您聚焦于最有可能被利用的 3% 漏洞

2017 年，公开的新漏洞为 15,038 个，2016 年这一数字为 9837。去年，披露的新漏洞达到 16,500 个。随着漏洞日复一日，年复一年地上涨，修补企业面临的每个潜在威胁可谓是徒劳无功。毫无疑问，对漏洞进行优先级排序必不可少，但问题是从何处下手，尤其在 CVSS 将大部分漏洞严重性判定为高危或严重时？

选择预测性优先级排序，这是根据漏洞在网络攻击中被利用的可能性对漏洞进行重新排序的新流程。预测性优先级排序采用机器学习算法来识别近期最可能被利用的漏洞。

本篇技术白皮书阐述了：

• 预测性优先级排序如何使 CVSS 框架的使用更智慧
• 预测性优先级排序的工作原理（包括建立威胁模型的主要原则）
• 与 CVSS 静态评分相比，预测性优先级排序的动态评分所具有的突出优势
• 预测性优先级排序为何比其他修复策略更精准

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