传统的电子邮件过滤服务不适于识别复杂恶意电子邮件,因此可能会允许复杂恶意电子邮件误入收件箱。本文介绍的是威胁检测平台,旨在采用集成的途径检测安全威胁。例如,在接收到来自个人的表示允许访问企业员工接收到的过去电子邮件的输入后,威胁检测平台可以下载过去电子邮件,以构建理解与内部联系人(例如,其他员工)和/或外部联系人(例如,供应商)的通信常态的机器学习(ML)模型。通过将所述ML模型应用到传入的电子邮件中,威胁检测平台可以有针对性地实时识别安全威胁。

本公开关于一种功能模块档案的组织与管理方法及装置,针对现有技术中由于DF信息缺失或不完整,导致后续出现决策失当、失误的问题,该方法包括：MRF对near-RT RIC中的DF运行状态进行实时监听,MRF监听到待加载的DF被加载到near-RT RIC中时,获取待加载的DF的档案信息,并对档案信息进行安全验证,当MRF确定档案信息通过安全验证时,将档案信息存储至预设的档案库中的指定位置。本公开中,通过MRF对DF的档案信息进行管理,这样,保证了DF的档案信息的即时完整性,便于对档案信息进行实时追踪,从而提高了交互质量与效率,保证了后续决策的有效性、准确性。