基于基因图谱的入侵防范技术，是通过结合机器学习\深度学习、图像分析技术，将恶意代码映射为灰度图像，建立卷积神经元网络CNN深度学习模型，利用恶意代码家族灰度图像集合训练卷积神经元网络，并建立检测模型，利用检测模型对恶意代码及其变种进行家族检测。

沙箱技术的实践运用流程是让疑似病毒文件的可疑行为在虚拟的沙箱里充分表演，沙箱会记下它的每一个动作。当疑似病毒充分暴露了其病毒属性后，沙箱就会执行“回滚”机制，将病毒的痕迹和动作抹去，恢复系统到正常状态。目前，基于沙箱的入侵防范技术的优点是对于文件的零日漏洞攻击和APT攻击的检测效果较好。

知识图谱

知识图谱是人工智能的一种方式，简单理解就是一种多关系图，也是一个知识库，能够梳理出人、资产、业务之间的关系，用一个经过梳理、有逻辑关联性的知识库来训练算法，让算法更加精准。几年前，微软在Azure云上就已经引入了知识图谱进行安全检测防护，实践证明效果很显著。

360工业互联网安全大脑应用示范

凭借对工业互联网安全传统技术的掌握及新兴技术的迭代与应用，360工业安全大脑可从三个维度实现对安全威胁的感知。

横向感知：结合ICS资产探测、人工智能、攻防研究，全面探测工控企业内网资产暴露在互联网的互联网资产，感知内外网攻击横向渗透行为。

纵向感知：通过模拟信号监测和无线信号监测，从IT系统到OT系统总线感知，监测由于信息安全导致的生产安全问题。

交叉感知：通过外网威胁情报和海量安全大数据交叉分析，可快速溯源，定位威胁。