网络安全事件预警与应急响应手册（标准版）

网络安全事件预警与应急响应手册（标准版）第1章事件预警机制1.1事件分类与等级划分根据《信息安全技术网络安全事件分类分级指南》（GB/T22239-2019），网络安全事件通常分为五级：特别重大（I级）、重大（II级）、较大（III级）、一般（IV级）和较小（V级）。其中，I级事件指影响范围广、破坏力强的事件，如国家级网络攻击或重大系统瘫痪；V级事件则为局部、轻微的系统异常，如用户访问异常或数据泄露。事件等级划分依据包括事件的影响范围、危害程度、响应时间及恢复难度等因素。例如，根据《国家网络安全事件应急处置预案》（2017年版），事件等级划分需结合《信息安全技术网络安全事件分类分级指南》中的定义，确保分类科学、统一。事件分类应涵盖网络攻击、数据泄露、系统故障、恶意软件传播、信息篡改等类型。如《网络空间安全事件分类与等级界定标准》（2020年修订版）指出，网络攻击事件可进一步细分为APT（高级持续性威胁）、DDoS（分布式拒绝服务）攻击、勒索软件攻击等。在事件分类过程中，需采用标准化的分类方法，如使用事件分类编码体系（如ISO/IEC27001中的分类标准），确保不同组织间的分类一致，便于后续预警与响应。事件等级划分应结合定量与定性分析，如通过事件影响范围、损失数据、响应时间等指标进行评估，确保等级划分的客观性与合理性。1.2预警信息采集与分析预警信息采集需覆盖网络流量、系统日志、用户行为、安全设备日志等多源数据。根据《信息安全技术网络安全事件预警技术规范》（GB/Z21109-2017），应采用自动化监控系统，实时采集并存储各类网络数据。信息采集需遵循“全面、准确、及时”的原则，确保数据来源的多样性与完整性。例如，可通过SIEM（安全信息与事件管理）系统整合日志、流量、用户行为等数据，实现多维度监控。预警信息分析需结合数据分析技术，如使用机器学习算法进行异常检测，或采用统计方法识别趋势。根据《网络安全事件预警与应急响应指南》（2021年版），预警分析应包括数据清洗、特征提取、模式识别等步骤。分析过程中需关注事件的关联性与因果关系，如通过关联分析识别多起事件之间的联系，判断是否为同一攻击或同一攻击者所为。预警信息分析结果应形成报告，包含事件类型、影响范围、潜在威胁、建议措施等，为后续响应提供依据。1.3预警信息发布与响应预警信息发布应遵循“分级、分级响应”的原则，根据事件等级向相关单位或公众发布预警信息。根据《网络安全事件应急响应管理办法》（2018年版），预警信息需包含事件类型、影响范围、处置建议等关键信息。信息发布渠道应多样化，包括内部通报、外部公告、社交媒体、邮件通知等，确保信息覆盖范围广、传播及时。例如，可通过国家应急平台、企业内部系统、第三方安全平台等渠道发布预警。预警响应需建立分级响应机制，如I级事件启动最高级别响应，V级事件由部门内部处理。根据《网络安全事件应急响应规范》（GB/T22239-2019），响应流程应包括启动、指挥、处置、恢复、总结等阶段。响应过程中需确保信息透明、准确，避免谣言传播。根据《网络安全事件应急处置指南》（2020年版），响应需遵循“快速响应、科学处置、依法依规”的原则。响应结束后，需进行事件复盘，总结经验教训，优化预警机制，防止类似事件再次发生。1.4预警信息存储与共享预警信息应存储于安全、可靠的数据库中，确保数据的完整性与可追溯性。根据《信息安全技术数据安全技术规范》（GB/T35273-2020），预警信息应采用加密存储、权限控制等技术手段，防止数据泄露。预警信息存储应遵循“分类、归档、备份”原则，确保不同事件类型的数据可被有效检索与利用。例如，按事件类型、时间、影响范围等字段进行分类存储。预警信息共享需遵循“最小化、必要性”原则，确保信息共享范围仅限于必要人员。根据《网络安全信息共享规范》（GB/T35115-2019），信息共享应建立统一平台，实现跨部门、跨组织的数据互通。预警信息共享需建立共享机制，如定期通报、事件通报、应急联动等，确保信息及时传递与协同响应。根据《网络安全事件应急响应管理办法》（2018年版），信息共享应纳入应急响应流程。预警信息存储与共享应建立长期归档机制，确保历史数据可用于后续分析与审计，支撑持续改进预警机制。第2章事件检测与识别2.1恶意软件检测技术恶意软件检测技术主要依赖于基于签名的检测方法，如基于特征码的检测技术（Signature-basedDetection），通过比对恶意软件的特征码与已知威胁数据库中的签名进行比对，实现对已知威胁的快速识别。据《2023年全球网络安全态势报告》显示，该方法在检测已知威胁方面准确率可达95%以上。随着恶意软件的进化，传统基于签名的检测方法逐渐暴露出局限性，因此引入基于行为分析的检测技术（BehavioralAnalysisDetection）成为趋势。该技术通过分析进程行为、网络活动和系统调用等，识别异常行为模式，如进程创建、文件修改、网络连接等。现代恶意软件检测还结合了机器学习与深度学习技术，如基于神经网络的异常检测模型（NeuralNetworkAnomalyDetectionModel），可自动学习恶意行为特征并进行实时检测。据IEEESecurity&Privacy期刊2022年研究指出，该技术在检测未知威胁方面准确率提升至82%以上。恶意软件检测需结合静态分析与动态分析，静态分析通过分析程序的代码结构、符号表等进行检测，而动态分析则通过运行时行为监测，如进程注入、API调用等。两者结合可提高检测全面性与准确性。为提升检测效率，可采用基于沙箱的检测技术（SandBoxDetection），通过在隔离环境中运行可疑程序，观察其行为并记录日志。据NIST2021年网络安全标准建议，沙箱技术可有效识别新型恶意软件，但需注意资源消耗与性能影响。2.2网络攻击行为识别网络攻击行为识别主要依赖于流量分析技术（TrafficAnalysis），通过分析网络流量特征，如协议类型、数据包大小、传输速率等，识别异常流量模式。据IEEE2022年网络安全会议报告，该技术可有效识别DDoS攻击、APT攻击等。网络攻击行为识别还结合了基于深度学习的异常检测模型，如使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对网络流量进行特征提取与分类。据ACMSIGCOMM2021年研究，该方法在检测复杂攻击行为方面准确率可达98%以上。识别网络攻击行为时，需考虑多维度数据，如IP地址、端口、协议、流量模式、用户行为等。通过构建多维度特征矩阵，结合聚类分析与分类算法，可实现对攻击行为的精准识别。网络攻击行为识别还涉及攻击类型分类，如DDoS、SQL注入、跨站脚本（XSS）、勒索软件等。据ISO/IEC27001标准，攻击类型分类需结合攻击特征、影响范围、攻击手段等进行综合评估。为提升识别效率，可采用基于规则的检测与基于机器学习的检测相结合的方法。规则检测可快速识别已知攻击，而机器学习则可识别新型攻击模式。据2023年CISA报告，混合检测方法可将误报率降低至5%以下。2.3数据泄露与入侵检测数据泄露与入侵检测主要依赖于基于入侵检测系统（IntrusionDetectionSystem,IDS）的检测技术，包括基于签名的入侵检测（Signature-basedIDS）和基于异常行为的入侵检测（Anomaly-basedIDS）。据NIST2022年网络安全指南，IDS可有效识别已知入侵行为，如文件修改、权限变更等。数据泄露检测通常结合日志分析与行为分析，如通过分析系统日志、数据库日志、网络日志等，识别异常访问模式。据IEEE2021年研究，日志分析在检测数据泄露方面准确率可达92%以上。数据泄露检测还涉及基于机器学习的异常检测模型，如使用随机森林（RandomForest）或支持向量机（SVM）对日志数据进行分类。据ACMCCS2023年研究，该技术在检测数据泄露方面准确率可达88%以上。数据泄露检测需考虑多维度数据，如用户行为、访问模式、系统日志、网络流量等。通过构建多维度特征矩阵，结合聚类分析与分类算法，可实现对数据泄露行为的精准识别。为提升检测效率，可采用基于沙箱的检测技术，如在隔离环境中运行可疑程序并记录其行为。据2022年CISA报告，沙箱技术可有效识别新型数据泄露手段，但需注意资源消耗与性能影响。2.4事件溯源与分析事件溯源与分析是网络安全事件处理的重要环节，主要通过日志记录与事件追踪技术（EventCorrelationandLogAnalysis）实现。据ISO/IEC27001标准，事件溯源可帮助定位攻击源、评估影响范围，并为后续响应提供依据。事件溯源通常结合日志分析与行为分析，如通过分析系统日志、用户行为日志、网络流量日志等，识别攻击路径与攻击者行为。据IEEE2022年网络安全会议报告，事件溯源可有效识别攻击者行为模式，如登录尝试、数据篡改等。事件溯源与分析需结合时间序列分析与图谱分析技术，如使用时间序列分析识别攻击时间序列，或使用图谱分析识别攻击者之间的关联。据2023年ACMCCS研究，图谱分析可有效识别攻击者网络拓扑结构。事件溯源与分析需考虑多维度数据，如攻击时间、攻击类型、攻击者IP、受影响系统、攻击影响范围等。通过构建多维度特征矩阵，结合聚类分析与分类算法，可实现对事件的精准分析。为提升事件溯源与分析的效率，可采用基于机器学习的事件分类与关联技术，如使用随机森林或深度学习模型对事件进行分类与关联。据2022年CISA报告，该技术可有效提升事件溯源的准确率与响应速度。第3章应急响应流程3.1应急响应启动与指挥应急响应启动需遵循“事件分级响应机制”，依据《网络安全事件分级标准》（GB/Z20986-2011）进行分类，确保响应级别与事件严重性匹配。由网络安全事件应急响应领导小组牵头，组织相关职能部门启动响应，明确响应负责人及职责分工，确保指挥体系高效运作。响应启动后，应立即启动应急响应预案，并通知相关单位和人员，确保信息及时传递与协同处置。响应过程中需实时监控事件进展，根据事件发展动态调整响应策略，确保应对措施与实际情况一致。建议采用事件管理系统（EMS）进行全过程记录与跟踪，确保响应过程可追溯、可复盘。3.2事件隔离与控制事件隔离应采用网络隔离技术，如防火墙、隔离网闸等，防止事件扩散至其他系统或网络。对受感染的主机或网络段实施断网隔离，并进行安全加固，确保隔离后系统处于安全状态。对关键业务系统进行临时关闭或限速，防止恶意流量对业务造成影响，同时保障数据完整性。事件隔离后，应进行安全审计，检查隔离措施是否有效，确保隔离区域无漏洞或未被渗透。建议使用漏洞扫描工具对隔离区域进行检测，确保隔离措施符合安全标准。3.3数据恢复与备份数据恢复应遵循数据备份与恢复策略，依据《数据备份与恢复规范》（GB/T22239-2019）进行操作，确保数据可恢复性。对受感染系统进行数据备份，优先恢复关键业务数据，确保业务连续性。数据恢复过程中，应采用增量备份与全量备份结合的方式，确保数据一致性与完整性。恢复后的数据需进行完整性校验，确保无数据丢失或篡改，符合安全标准。建议使用数据恢复工具与备份管理系统进行自动化操作，提高恢复效率与可靠性。3.4事件调查与报告事件调查应由网络安全事件调查小组牵头，依据《网络安全事件调查规范》（GB/T38703-2020）开展，确保调查过程科学、客观。调查内容包括事件发生时间、影响范围、攻击手段、攻击者行为等，形成事件分析报告。调查过程中应收集日志文件、网络流量、系统漏洞等证据，确保调查结果有据可依。调查结束后，需形成事件总结报告，提出改进措施与后续防范建议。建议采用事件溯源技术对事件进行追踪，确保调查结果的准确性和可验证性。第4章应急处置与恢复4.1应急处置策略与措施应急处置应遵循“预防为主、防御与响应结合”的原则，依据《网络安全事件应急处置指南》（GB/T35114-2019）制定分级响应机制，明确不同等级事件的处置流程与责任分工。建议采用“事件分类-分级响应-协同处置”的三级响应模型，结合ISO/IEC27001信息安全管理体系标准，确保处置过程的规范性和有效性。在事件发生后，应立即启动应急预案，由网络安全事件应急响应小组（SEIR）负责指挥与协调，确保资源快速调配与信息及时通报。事件处置过程中，应通过技术手段（如日志分析、流量监控、入侵检测系统）实时追踪攻击路径，依据《网络安全事件应急响应技术规范》（GB/T35115-2019）进行溯源与隔离。建议建立事件处置记录，包括时间、地点、处置措施、责任人及影响范围，确保后续复盘与改进的依据。4.2系统恢复与业务恢复系统恢复应按照“先保障、后恢复”的原则，优先恢复关键业务系统，确保核心服务不中断。依据《信息系统灾难恢复管理规范》（GB/T20988-2017），制定恢复优先级与时间窗口。恢复过程中应采用“冷备份+热备”策略，结合灾备中心（RTO、RPO）指标，确保业务连续性。根据IEEE1540-2018《信息系统灾难恢复管理标准》，制定恢复时间目标（RTO）与恢复点目标（RPO）。对于受攻击的系统，应先进行隔离与隔离后检查，确认是否具备恢复条件，避免二次破坏。依据《网络安全事件应急响应技术规范》（GB/T35115-2019），明确隔离与恢复的步骤与操作规范。恢复完成后，应进行系统性能测试与业务验证，确保恢复后的系统运行正常，符合安全要求。根据ISO27005《信息安全管理体系实施指南》，进行系统安全性和业务连续性验证。恢复过程中应记录恢复时间、操作人员、恢复措施及结果，确保可追溯性与责任明确。4.3数据修复与验证数据修复应依据《数据安全与备份恢复规范》（GB/T35116-2019），采用“备份恢复+数据验证”双路径策略，确保数据完整性与一致性。数据修复前应进行数据完整性检查，使用校验工具（如SHA-256哈希算法）对比备份数据与原始数据，确保无损修复。依据《数据完整性保护技术规范》（GB/T35117-2019），明确数据修复的验证方法与标准。对于受损数据，应采用“数据恢复工具+人工复核”相结合的方式，确保修复数据的准确性。根据IEEE1540-2018，建议在修复后进行数据验证与审计，防止数据泄露或篡改。数据修复后，应进行数据一致性检查，确保修复后的数据与业务逻辑一致，符合业务需求。依据《数据安全与备份恢复规范》（GB/T35116-2019），制定数据修复后的验证流程与标准。建议在数据修复后，进行数据安全审计，确保修复数据未被篡改，并符合《数据安全法》相关要求。4.4事件复盘与改进事件复盘应依据《信息安全事件调查与分析规范》（GB/T35118-2019），采用“事件回顾+原因分析+改进措施”三维分析法，全面梳理事件全过程。应通过访谈、日志分析、系统监控等方式，还原事件发生原因，识别系统漏洞、人为操作失误或外部攻击因素。依据ISO27001标准，明确事件分析的流程与方法。基于事件分析结果，制定改进措施，包括技术加固、流程优化、人员培训等，依据《信息安全事件管理规范》（GB/T35119-2019），制定改进计划与实施步骤。建议建立事件复盘报告模板，包含事件概述、原因分析、处理过程、改进措施及后续跟踪，确保复盘结果可追溯、可复用。应定期开展事件复盘演练，结合实际案例进行模拟，提升组织应对突发事件的能力，依据《信息安全事件应急演练规范》（GB/T35120-2019），制定演练计划与评估标准。第5章信息通报与沟通5.1信息通报原则与流程信息通报应遵循“分级响应、属地为主、及时准确”的原则，依据事件严重程度和影响范围，明确不同级别的通报标准，确保信息传递的高效与有序。信息通报需遵循“先内部后外部”的原则，先向本单位内部相关责任部门通报，再根据情况向外部机构或公众发布，避免信息混乱。信息通报应遵循“及时性、准确性、完整性”的三原则，确保在事件发生后第一时间发布权威信息，避免谣言传播。信息通报应结合事件类型和影响范围，采用“一事一报”原则，避免重复通报或遗漏关键信息，确保信息传递的清晰与精准。信息通报应建立“分级响应机制”，根据事件等级，由相应级别的应急指挥机构负责发布信息，确保责任到人、执行到位。5.2信息通报方式与渠道信息通报可通过多种渠道进行，包括但不限于内部通讯系统、应急指挥平台、政府官网、社交媒体、新闻发布会等，确保信息覆盖范围广、传播速度快。信息通报应优先使用官方渠道，如政府官网、公安部门通报平台等，确保信息的权威性和可信度，避免使用未经证实的网络传言。信息通报应采用“分级发布”方式，根据事件的敏感性和影响范围，分层次、分阶段发布信息，避免信息过载或信息断层。信息通报可通过“文字+数据+案例”相结合的方式，增强信息的可读性和说服力，例如通过图表、数据对比等方式直观展示事件影响。信息通报应严格遵循“先内部后外部”的发布顺序，确保内部人员及时掌握信息，外部公众在知情权和隐私权之间取得平衡。5.3与外部机构的沟通机制与外部机构的沟通应建立“常态沟通+专项沟通”的机制，常态沟通包括与公安、应急、卫健、网信等相关部门的定期交流，专项沟通则针对重大事件或突发事件进行专项对接。与外部机构的沟通应遵循“一事一报、一事一通”的原则，确保每项信息均有明确的来源和依据，避免信息重复或冲突。与外部机构的沟通应建立“信息共享机制”，包括信息互通、联合研判、协同处置等，提高整体应急响应效率。与外部机构的沟通应注重信息的及时性与准确性，确保在事件发生后第一时间获取外部支持，避免信息滞后影响应急处置。与外部机构的沟通应建立“反馈机制”，定期评估沟通效果，优化沟通流程，提升协同处置能力。5.4信息通报记录与存档信息通报应建立完整的记录制度，包括信息发布的时间、内容、渠道、责任人等关键信息，确保可追溯、可复原。信息通报记录应保存在专门的信息管理平台或档案系统中，确保在后续审计、复盘或责任追究时能够提供真实、完整的资料。信息通报记录应按时间顺序归档，建议采用“电子+纸质”双备份方式，确保数据安全与信息完整。信息通报记录应定期进行归档与更新，确保信息的时效性和可查阅性，避免因信息过期或缺失影响后续工作。信息通报记录应由专人负责管理，定期进行检查与维护，确保信息系统的稳定性与数据的准确性。第6章应急演练与培训6.1应急演练计划与实施应急演练计划应涵盖演练目标、范围、时间、参与单位及演练内容，依据《国家网络安全事件应急预案》及《信息安全技术网络安全事件应急响应规范》制定，确保演练符合实际业务需求。演练计划需结合组织的网络安全架构和风险等级，制定分阶段演练方案，如桌面演练、实战演练和综合演练，以全面覆盖不同场景。演练前应进行风险评估与资源调配，确保演练设备、人员、技术手段齐全，符合《信息安全技术网络安全事件应急响应能力评估规范》要求。演练过程中需记录关键节点，包括事件触发、响应措施、处置过程及结果，确保信息可追溯，为后续总结提供依据。演练后应进行复盘分析，依据《网络安全事件应急处置指南》评估演练成效，优化预案内容，提升应急响应能力。6.2培训内容与形式培训内容应涵盖网络安全事件分类、应急响应流程、工具使用、数据恢复、法律合规等内容，依据《信息安全技术网络安全事件应急响应培训规范》制定。培训形式应多样化，包括线上课程、线下工作坊、模拟演练、案例分析、专家讲座等，结合《网络安全意识培训标准》提升全员参与度。培训应分层次，针对不同岗位人员制定差异化内容，如技术人员侧重技术操作，管理人员侧重策略与协调，确保培训效果最大化。培训需定期开展，建议每季度至少一次，结合《网络安全培训评估规范》进行效果评估，确保知识更新与技能提升。培训应纳入组织年度计划，与绩效考核挂钩，强化员工网络安全意识与应急响应能力。6.3培训效果评估与改进培训效果评估可通过知识测试、实操考核、应急响应模拟等方式进行，依据《网络安全培训效果评估标准》量化评估指标。评估结果应反馈至培训计划，针对薄弱环节调整培训内容与形式，如发现技术操作不熟练，增加实操训练课时。培训后应建立反馈机制，收集员工意见与建议，结合《网络安全培训反馈机制规范》优化培训体系。培训效果应持续跟踪，定期进行复训与升级，确保员工掌握最新安全知识与技能，适应网络安全环境变化。培训改进应纳入组织持续改进体系，结合实际业务发展动态调整培训内容与方式，提升整体应急响应能力。6.4演练记录与总结演练记录应包括时间、地点、参与人员、演练内容、处置过程、问题与解决措施等，依据《网络安全事件演练记录规范》进行详细记录。演练总结需分析演练中的亮点与不足，依据《网络安全事件演练总结规范》提出改进建议，形成书面报告。演练总结应纳入组织年度报告，作为应急预案修订与培训计划调整的重要依据。演练记录应归档保存，便于后续查阅与复盘，确保演练信息可追溯、可复用。演练总结应结合实际案例，引用《网络安全事件应急处置案例分析指南》提升总结深度与实用性。第7章法律责任与合规要求7.1法律责任与义务根据《网络安全法》第42条，网络运营者在履行网络安全保护义务时，若发生数据泄露、系统瘫痪等严重网络安全事件，需承担相应的法律责任，包括但不限于民事赔偿、行政处罚及刑事责任。《个人信息保护法》第41条明确指出，网络运营者应建立健全的个人信息保护机制，确保用户数据安全，若因违规处理个人信息导致用户权益受损，需依法承担民事责任。《数据安全法》第26条要求网络运营者应建立数据安全管理制度，定期开展风险评估与应急演练，确保数据安全合规。《网络安全法》第54条指出，网络运营者应建立网络安全事件报告机制，对重大网络安全事件应及时向有关部门报告，避免因迟报或漏报引发法律责任。依据《网络安全法》第69条，对违反网络安全规定的行为，如非法获取、泄露用户信息，将依法处以罚款、吊销相关资质等处罚。7.2合规性检查与审计合规性检查应遵循《信息安全技术信息安全风险评估规范》（GB/T22239-2019）的要求，通过风险评估、漏洞扫描、日志审计等方式，评估组织的网络安全防护能力。审计工作应依据《内部审计准则》（ISA200）开展，确保组织在网络安全事件预警与应急响应流程中的合规性与有效性。审计结果应形成书面报告，明确问题所在及改进建议，并作为后续整改与优化的重要依据。审计过程中应注重数据的完整性与准确性，确保审计结论具有法律效力与参考价值。审计结果需向管理层及相关部门汇报，为组织的合规管理提供决策支持。7.3法律文件与记录保存根据《电子签名法》第11条，网络运营者应妥善保存与网络安全事件相关的电子记录，确保其可追溯、可验证。《数据安全法》第30条要求网络运营者应建立数据生命周期管理机制，包括数据收集、存储、使用、传输、销毁等环节的记录保存。保存的法律文件应符合《电子档案管理规范》（GB/T18894-2016）的要求，确保其在法律诉讼或审计中具备法律效力。保存期限应根据《数据安全法》第31条的规定，结合数据敏感性、法律保留期限等因素综合确定。保存的记录应定期进行归档与备份，防止因存储介质损坏或系统故障导致信息丢失。7.4事件报告与法律程序根据《网络安全法》第54条，网络运营者在发生重大网络安全事件时，应立即启动应急预案，向相关主管部门报告事件情况，不得迟报、漏报或隐瞒不报。《个人信息保护法》第47条要求网络运营者在发生个人信息泄露事件时，应立即采取措施，包括通知用户、采取补救措施，并向监管部门报告。事件报告应包括事件类型、影响范围、已采取的措施、后续处理计划等内容，确保信息完整、真实、可追溯。事件处理完成后，应根据《网络安全事件应急预案》进行总结评估，形成书面报告并提交相关部门备案。在法律程序中，网络运营者应积极配合监管部门调查，提供相关证据材料，确保事件处理过程合法合规。第8章附录与参考文献8.1术语表与定义网络安全事件：指因网络攻击、系统故障、数据泄露等导致的信息安全损害事件，通常包括数据丢失、系统瘫痪、信息篡改等。根据《信息安全技术网络安全事件分类分级指南》（GB/T22239-2019），网络安全事件分为四级，从低级到高级依次为：一般、较重、重大、特别重大。应急响应：指在发生网络安全事件后，采取一系列措施以减少损失、控制事态发展并恢复系统正常运行的过程。《信息安全技术应急响应能力成熟度模型》（ISO/IEC27005）中定义应急响应为“组织为应对信息安全事件而制定的预先规划和执行过程”。威胁情报：指组织或个人主动收集、分析、共享的关于网络威胁、攻击模式、漏洞信息等数据，用于提升网络安全防护能力。《网络安全威胁情报规范》（GB/T39786-2021）明确威胁情报包括攻击者行为、攻击路径、攻击面等要素。事件分类：根据《网络安全事件应急预案》（GB/T22239-2019），事件分为五类：一般、较重、重大、特别重大、特大，