misp/misp-taxonomiesMISP वर्गिकी प्रणाली में उपयोग की जाने वाली वर्गिकी, जिनका उपयोग अन्य सूचना साझाकरण उपकरणों द्वारा भी किया जा सकता है।
MISP टैक्सोनॉमीज़ सामान्य वर्गीकरण लाइब्रेरीज़ का एक समूह है, जो सूचना को टैग, वर्गीकृत और व्यवस्थित करने के लिए उपयोग होता है। टैक्सोनॉमी वितरित उपयोगकर्ताओं और संगठनों के बीच एक ही शब्दावली को व्यक्त करने की अनुमति देती है।
जो टैक्सोनॉमीज़ MISP और अन्य सूचना साझाकरण उपकरणों में उपयोग की जा सकती हैं, वे मशीन टैग्स (ट्रिपल टैग्स) में व्यक्त की जाती हैं। एक मशीन टैग एक नेमस्पेस (MUST), एक प्रेडिकेट (MUST) और एक (OPTIONAL) मान से बना होता है। मशीन टैग्स को उनके प्रारूप के कारण अक्सर ट्रिपल टैग कहा जाता है।
निम्नलिखित टैक्सोनॉमीज़ का उपयोग MISP में (स्थानीय या वितरित टैग के रूप में) या अन्य उपकरणों और सॉफ़्टवेयर में किया जा सकता है जो सुरक्षा सूचना साझाकरण उपकरणों के बीच सामान्य टैक्सोनॉमी साझा करने के इच्छुक हैं।
CERT-XLM : CERT-XLM सुरक्षा घटना वर्गीकरण। Overview
DFRLab-dichotomies-of-disinformation : DFRLab भ्रामक सूचना के द्विभाजन। Overview
DML : डिटेक्शन मैच्योरिटी लेवल (DML) मॉडल साइबर हमलों का पता लगाने में किसी की परिपक्वता को संदर्भित करने के लिए एक क्षमता परिपक्वता मॉडल है। यह उन संगठनों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो खुफिया-संचालित डिटेक्शन और रिस्पॉन्स करते हैं और एक परिपक्व डिटेक्शन प्रोग्राम पर जोर देते हैं। Overview
GrayZone : सक्रिय रक्षा का ग्रे ज़ोन उन सभी तत्वों को शामिल करता है जो प्रतिक्रियाशील रक्षा तत्वों और आक्रामक अभियानों के बीच स्थित होते हैं। यह उनके बीच की ग्रे जगह को भरता है। Taxo का उपयोग सक्रिय रक्षा योजना या मॉडलिंग के लिए किया जा सकता है। Overview
PAP : Permissible Actions Protocol - या संक्षेप में: PAP - यह दर्शाने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि प्राप्त जानकारी का उपयोग कैसे किया जा सकता है। Overview
access-method : किसी सिस्टम को दूरस्थ रूप से एक्सेस करने के लिए उपयोग की जाने वाली एक्सेस विधि। Overview
accessnow : किसी मुद्दे (जैसे सुरक्षा, मानवाधिकार, युवा अधिकार) को वर्गीकृत करने के लिए Access Now वर्गीकरण। Overview
acn : इतालवी राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा एजेंसी (ACN) के लिए साइबर टैक्सोनॉमी। Overview
acs-marking : एक्सेस कंट्रोल स्पेसिफिकेशन (ACS) मार्किंग प्रकार, प्रतिभागियों के बीच साझाकरण को नियंत्रित करने वाली प्रासंगिक नीतियों के आधार पर स्वचालित एक्सेस कंट्रोल सिस्टम लागू करने के लिए आवश्यक ऑब्जेक्ट प्रकारों को परिभाषित करता है। Overview
action-taken : सुरक्षा घटना के मामले में की गई कार्रवाई (CSIRT परिप्रेक्ष्य)। Overview
admiralty-scale : एडमिरल्टी स्केल या रैंकिंग (जिसे नाटो प्रणाली भी कहा जाता है) का उपयोग किसी स्रोत की विश्वसनीयता और सूचना की विश्वसनीयता को क्रमबद्ध करने के लिए किया जाता है। संदर्भ FM 2-22.3 (FM 34-52) HUMAN INTELLIGENCE COLLECTOR OPERATIONS और नाटो दस्तावेजों पर आधारित है। Overview
adversary : प्रतिद्वंद्वी अवसंरचना का अवलोकन और विवरण। Overview
agent-threat-rules : Agent Threat Rules (ATR) Apache 2.0 के अंतर्गत प्रकाशित AI एजेंट खतरों के लिए एक खुला डिटेक्शन मानक है। यह टैक्सोनॉमी दस हमले श्रेणियों में 330 सामुदायिक-अनुरक्षित नियमों को व्यवस्थित करती है, जिनमें प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, टूल पॉइज़निंग, स्किल समझौता, संदर्भ बहिर्गमन, एजेंट हेरफेर, विशेषाधिकार वृद्धि, अत्यधिक स्वायत्तता, मॉडल दुरुपयोग, मॉडल सुरक्षा और डेटा पॉइज़निंग शामिल हैं। प्रेडिकेट्स श्रेणी का नाम देते हैं; मान ATR-YYYY-NNNNN रूप में अलग-अलग नियम पहचानकर्ता होते हैं। Overview
ai-bias-terminology : प्रत्येक प्रकार के पूर्वाग्रह के लिए स्वतंत्र परिभाषाओं की एक सूची। सामान्य उपयोग या AI पूर्वाग्रह से प्रासंगिक समग्र शब्द। NIST.SP.1270-draft (2021) से। Overview
ai-computer-assisted : टैक्सोनॉमी जो किसी खुफिया पैकेज या घटना के निर्माण में शामिल AI सहायता के स्तर और समीक्षा/अद्यतन के स्तर का वर्णन करती है। Overview
ai-safety-benchmark : AI सुरक्षा बेंचमार्क v0.5, जिसे MLCommons AI सुरक्षा कार्य समूह (WG) द्वारा बनाया गया है। Overview
ais-marking : AIS मार्किंग स्कीमा कार्यान्वयन को अमेरिकी होमलैंड सुरक्षा विभाग (DHS) के राष्ट्रीय साइबर सुरक्षा और संचार एकीकरण केंद्र (NCCIC) द्वारा अनुरक्षित किया जाता है। Overview
analyst-assessment : विश्लेषक द्वारा विश्लेषण करने की क्षमताओं का वर्णन करने वाले मूल्यांकन प्रेडिकेट्स की एक श्रृंखला। ये मूल्यांकन विश्लेषक द्वारा स्वयं या विश्लेषक का मूल्यांकन करने वाले किसी अन्य पक्ष द्वारा निर्दिष्ट किए जा सकते हैं। Overview
anti-piracy : एंटी-पायरेसी के लिए टैक्सोनॉमी। Overview
approved-category-of-action : भागीदारों के साथ साझा किए जा रहे संकेतकों के लिए पूर्व-अनुमोदित कार्रवाई श्रेणी (MIMIC)। Overview
artificial-satellites : यह टैक्सोनॉमी कृत्रिम उपग्रहों का वर्णन करने के लिए डिज़ाइन की गई थी। Overview
aviation : विमानन क्षेत्र के विरुद्ध सुरक्षा खतरों या घटनाओं का वर्णन करने वाली एक टैक्सोनॉमी। Overview
binary-class : बाइनरी फ़ाइल के प्रकारों के लिए कस्टम टैक्सोनॉमी। Overview
cccs : CCCS के लिए आंतरिक टैक्सोनॉमी। Overview
ce-uas-classification : यूरोपीय संघ (EASA) ड्रोन वर्गीकरण - C0 से C6। Overview
circl : CIRCL टैक्सोनॉमी - घटना प्रतिक्रिया और पहचान में वर्गीकरण की योजनाएँ। Overview
cloud-sovereignty : यूरोपीय आयोग क्लाउड संप्रभुता ढांचे से व्युत्पन्न क्लाउड संप्रभुता उद्देश्य, आश्वासन स्तर और स्कोरिंग भार। Overview
cnsd : यह टैक्सोनॉमी पेरू के राष्ट्रीय डिजिटल सुरक्षा केंद्र के लिए उपलब्ध पहला संस्करण है। Overview
coa : किसी हमले को खोजने, पहचानने, अस्वीकार करने, बाधित करने, क्षीण करने, धोखा देने और/या नष्ट करने के लिए संगठन के भीतर की गई कार्रवाई का तरीका। Overview
collaborative-intelligence : सहयोगात्मक खुफिया समर्थन भाषा एक सामान्य भाषा है जो विश्लेषकों को MISP जैसे खतरे-खुफिया साझाकरण प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते समय क्राउडसोर्स समर्थन प्राप्त करने के लिए अपना विश्लेषण करने में सहायता करती है। इस भाषा का उद्देश्य सहयोगात्मक विश्लेषण को आगे बढ़ाना और देर से नहीं बल्कि जल्दी साझा करना है। Overview
common-taxonomy : कानून प्रवर्तन और CSIRT के लिए सामान्य टैक्सोनॉमी। Overview
copine-scale : COPINE स्केल आयरलैंड में बनाई गई एक रेटिंग प्रणाली है और यूनाइटेड किंगडम में बाल यौन शोषण की छवियों की गंभीरता को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग की जाती है। यह स्केल COPINE (यूरोप में पेडोफाइल सूचना नेटवर्क का मुकाबला) परियोजना के कर्मचारियों द्वारा विकसित किया गया था। COPINE परियोजना की स्थापना 1997 में हुई थी, और यह आयरलैंड के यूनिवर्सिटी कॉलेज कॉर्क, एप्लाइड साइकोलॉजी विभाग में स्थित है। Overview
course-of-action : कार्रवाई का तरीका (Course Of Action) विश्लेषण साइबर सुरक्षा क्षमता के विकास के लिए छह संभावित कार्रवाई तरीकों पर विचार करता है। Overview
crowdsec : Crowdsec IP पता वर्गीकरण और व्यवहार टैक्सोनॉमी। Overview
cryptocurrency-threat : CipherTrace रिपोर्ट के आधार पर क्रिप्टोकरेंसी को लक्षित करने वाले खतरे। Overview
csirt-americas : CSIRT अमेरिकाज़ टैक्सोनॉमी। Overview
csirt_case_classification : यह महत्वपूर्ण है कि CSIRT ग्राहक को सुसंगत और समय पर प्रतिक्रिया प्रदान करे, और संवेदनशील जानकारी उचित रूप से संभाली जाए। यह दस्तावेज़ CSIRT घटना प्रबंधकों (IM) के लिए प्रत्येक CSIRT मामले के लिए मामले की श्रेणी, गंभीरता स्तर और संवेदनशीलता स्तर को वर्गीकृत करने के लिए आवश्यक दिशानिर्देश प्रदान करता है। यह जानकारी किसी मामले के निर्माण पर घटना ट्रैकिंग प्रणाली (ITS) में दर्ज की जाएगी। CSIRT को नियमित रूप से प्रबंधन को सटीक रिपोर्टिंग प्रदान करने के लिए सुसंगत मामले वर्गीकरण आवश्यक है। इसके अलावा, वर्गीकरण CSIRT IM को उचित मामले संभालने की प्रक्रियाएँ प्रदान करेंगे और CSIRT तथा कंपनी के अन्य विभागों के बीच SLA का आधार बनेंगे। Overview
cssa : CSSA द्वारा सहमत साझाकरण टैक्सोनॉमी। Overview
cti : आपकी प्रक्रिया के वर्कफ़्लो स्थिति को नियंत्रित करने के लिए साइबर खतरा खुफिया चक्र। Overview
current-event : समसामयिक घटनाएँ - घटना प्रतिक्रिया और पहचान में वर्गीकरण की योजनाएँ। Overview
cyber-threat-framework : साइबर खतरा ढांचा अमेरिकी सरकार द्वारा साइबर खतरे की घटनाओं के सुसंगत लक्षण वर्णन और वर्गीकरण को सक्षम करने तथा साइबर विरोधियों की गतिविधियों में प्रवृत्तियों या परिवर्तनों की पहचान करने के लिए विकसित किया गया था। https://www.dni.gov/index.php/cyber-threat-framework Overview
cycat : CyCAT, यूनिवर्सल साइबर सुरक्षा संसाधन सूची, द्वारा अपने समर्थित और उपयोग किए जाने वाले नेमस्पेस को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग की जाने वाली टैक्सोनॉमी। Overview
cytomic-orion : Cytomic Orion के लिए वांछित कार्यों का वर्णन करने हेतु टैक्सोनॉमी। Overview
dark-web : डार्क वेब पर आपराधिक मंशा और सामग्री का पता लगाना: कानून प्रवर्तन के लिए एक वर्गीकरण मॉडल। सन्दर्भ: Janis Dalins, Campbell Wilson, Mark Carman। टैक्सोनॉमी MISP प्रोजेक्ट द्वारा अद्यतन और यूरोपीय आयोग के JRC (संयुक्त अनुसंधान केंद्र) द्वारा विस्तारित। Overview
data-classification : Solving Cyber Risk पुस्तक की तालिका 2.1 के आधार पर बहिर्गमन के जोखिम वाले संभावित डेटा के लिए डेटा वर्गीकरण। Overview
dcso-sharing : DCSO MISP इवेंट गाइड में परिभाषित टैक्सोनॉमी। यह MISP इवेंट्स के निर्माण और उपभोग के लिए मार्गदर्शन प्रदान करती है, इस तरह से कि भेजने वाले पक्ष के अतिरिक्त प्रयास को कम करते हुए प्राप्त करने वाले पक्षों की उपयोगिता बढ़ाई जाए। Overview
ddos : वितरित सेवा अस्वीकार (Distributed Denial of Service) - या संक्षेप में: DDoS - टैक्सोनॉमी सेवा अस्वीकार हमलों और विशेष रूप से उनके प्रकारों के वर्णन का समर्थन करती है। Overview
de-vs : जर्मन (DE) सरकारी वर्गीकरण चिह्न (VS)। Overview
death-possibilities : मृत्यु संभावनाओं की टैक्सोनॉमी। Overview
deception : धोखा (Deception) सूचना संचालन का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो आक्रमण और रक्षा दोनों के लिए मूल्यवान है। Overview
detection-engineering : डिटेक्शन इंजीनियरिंग तकनीकों से संबंधित टैक्सोनॉमी। Overview
dga : डोमेन-जनरेशन एल्गोरिदम का वर्णन करने के लिए एक टैक्सोनॉमी, जिसे अक्सर DGA कहा जाता है। सन्दर्भ: A Comprehensive Measurement Study of Domain Generating Malware Daniel Plohmann and others. Overview
dhs-ciip-sectors : https://www.dhs.gov/critical-infrastructure-sectors के अनुसार DHS महत्वपूर्ण क्षेत्र। Overview
diamond-model : इंट्रूज़न विश्लेषण के लिए डायमंड मॉडल किसी भी घुसपैठ गतिविधि के मूल परमाणु तत्व, यानी घटना, को स्थापित करता है, जो चार मुख्य विशेषताओं से बना है: प्रतिद्वंद्वी, अवसंरचना, क्षमता और पीड़ित। Overview
diamond-model-for-influence-operations : प्रभाव संचालन विश्लेषण के लिए डायमंड मॉडल एक ढांचा है जो विश्लेषकों और शोधकर्ताओं को अभियान के सामाजिक-राजनीतिक, तकनीकी और मनोवैज्ञानिक पहलुओं को संबोधित करके एक दुर्भावनापूर्ण प्रभाव अभियान की व्यापक समझ की ओर ले जाता है। प्रभाव संचालन विश्लेषण के लिए डायमंड मॉडल में 5 घटक होते हैं: 4 कोने और एक मूल तत्व। 4 कोनों को 2 अक्षों में विभाजित किया गया है: सामाजिक-राजनीतिक अक्ष पर प्रभावक और दर्शक, तकनीकी अक्ष पर क्षमताएँ और अवसंरचना। कथा (Narrative) डायमंड का मूल बनाती है। Overview
dni-ism : कार्यकारी आदेश (EO) 13526 द्वारा आवश्यक सूचना सुरक्षा मार्किंग मेटाडेटा ISM का एक उपसमुच्चय। जैसा कि DNI.gov द्वारा ISM के लिए नियंत्रित शब्दावली गणना मानों में सूचना सुरक्षा मार्किंग मेटाडेटा के लिए डेटा एन्कोडिंग विनिर्देशों के रूप में वर्णित है। Overview
domain-abuse : डोमेन नाम दुरुपयोग - साइबर अपराध के लिए उपयोग किए जाने वाले डोमेन नामों को टैग करने हेतु टैक्सोनॉमी। Overview
doping-substances : इस टैक्सोनॉमी का उद्देश्य डोपिंग पदार्थों की सूची बनाना है। Overview
drugs : दवाओं के सुपरक्लास और वर्ग पर आधारित एक टैक्सोनॉमी। https://www.drugbank.ca/releases/latest पर आधारित। Overview
आर्थिक प्रभाव एक टैक्सोनॉमी को संदर्भित करता है जिसका उपयोग यह वर्णन करने के लिए किया जाता है कि वित्तीय प्रभाव टैग की गई जानकारी से संबंधित सकारात्मक या नकारात्मक परिणाम हैं या नहीं। उदाहरण के लिए, डेटा एक्सफ़िलट्रेशन हानि एक प्रतिद्वंद्वी के लिए सकारात्मक परिणाम का प्रतिनिधित्व करती है। अवलोकन
ecsirt : ecsirt.net संस्करण mkVI, 31 मार्च 2015 द्वारा घटना वर्गीकरण, जिसे IntelMQ टैक्सोनॉमी-प्रकार मैपिंग के साथ समृद्ध किया गया है। अवलोकन
enisa : वर्तमान खतरा टैक्सोनॉमी एक प्रारंभिक संस्करण है जिसे उपलब्ध ENISA सामग्री के आधार पर विकसित किया गया है। इस सामग्री का उपयोग सूचना संग्रह और खतरे के समेकन उद्देश्यों के लिए ENISA-आंतरिक संरचना सहायता के रूप में किया गया है। यह 2012-2015 की समय अवधि में उभरी। अवलोकन
ensoc : आधिकारिक ENSOC (या EU CyberHUB) टैक्सोनॉमी जो सूचना आदान-प्रदान के दौरान उपयोग किए जाने वाले सभी लेबलों को कवर करती है। अवलोकन
estimative-language : अंतर्निहित स्रोतों, डेटा और कार्यप्रणालियों की गुणवत्ता और विश्वसनीयता का वर्णन करने के लिए अनुमानात्मक भाषा, जो इंटेलिजेंस कम्युनिटी डायरेक्टिव 203 (ICD 203) और JP 2-0, जॉइंट इंटेलिजेंस पर आधारित है अवलोकन
eu-ai-act : EU आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अधिनियम (विनियमन (EU) 2024/1689) के लिए टैक्सोनॉमी। GRC और SOC रिपोर्टिंग के लिए AI सिस्टम को जोखिम स्तर, निषिद्ध प्रथाओं, उच्च-जोखिम उपयोग मामलों और घटना प्रकारों द्वारा वर्गीकृत करता है। अवलोकन
eu-marketop-and-publicadmin : बाज़ार संचालक और सार्वजनिक प्रशासन जिन्हें EU NIS निर्देश के तहत कुछ अधिसूचना आवश्यकताओं का पालन करना होगा अवलोकन
eu-nis-sector-and-subsectors : NIS निर्देश द्वारा पहचाने गए क्षेत्र, उप-क्षेत्र और डिजिटल सेवाएँ अवलोकन
euci : EU वर्गीकृत जानकारी (EUCI) का अर्थ है कोई भी जानकारी या सामग्री जिसे EU सुरक्षा वर्गीकरण द्वारा नामित किया गया है, जिसका अनधिकृत प्रकटीकरण यूरोपीय संघ या एक या अधिक सदस्य राज्यों के हितों को अलग-अलग स्तर की क्षति पहुँचा सकता है। अवलोकन
europol-event : यह टैक्सोनॉमी घटनाओं के प्रकार का वर्णन करने के लिए डिज़ाइन की गई थी अवलोकन
europol-incident : यह टैक्सोनॉमी घटनाओं के प्रकार को वर्ग द्वारा वर्णित करने के लिए डिज़ाइन की गई थी। अवलोकन
event-assessment : मूल्यांकन विधेयों की एक श्रृंखला जो अनिश्चितता के एक निश्चित स्तर के तहत निर्णय लेने के लिए किए गए घटना मूल्यांकन का वर्णन करती है। अवलोकन
event-classification : RT/IR, MISP और अन्य जैसे उपकरणों में देखे गए घटनाओं का वर्गीकरण अवलोकन
exercise : अभ्यास एक टैक्सोनॉमी है जो यह वर्णन करने के लिए है कि जानकारी एक या अधिक साइबर या संकट अभ्यास का हिस्सा है या नहीं। अवलोकन
extended-event : वे कारण जिनके कारण किसी घटना का विस्तार किया गया है। यह टैक्सोनॉमी विस्तारित घटना पर उपयोग की जानी चाहिए। प्रतिस्पर्धी विश्लेषण पहलू रिचर्ड जे. ह्यूअर जूनियर द्वारा लिखित Psychology of Intelligence Analysis से है। ref:http://www.foo.be/docs/intelligence/PsychofIntelNew.pdf अवलोकन
failure-mode-in-machine-learning : इस टैक्सोनॉमी का उद्देश्य इन दोनों विफलता मोडों को एक ही स्थान पर संयुक्त रूप से सारणीबद्ध करना है। जानबूझकर की गई विफलताएँ जिनमें विफलता एक सक्रिय प्रतिद्वंद्वी के कारण होती है जो अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए सिस्टम को कमजोर करने का प्रयास करता है – या तो परिणाम को गलत वर्गीकृत करना, निजी प्रशिक्षण डेटा का अनुमान लगाना, या अंतर्निहित एल्गोरिदम चुराना। अनजाने में हुई विफलताएँ जिनमें विफलता इसलिए होती है क्योंकि एक ML सिस्टम औपचारिक रूप से सही लेकिन पूरी तरह से असुरक्षित परिणाम उत्पन्न करता है। अवलोकन
false-positive : इस टैक्सोनॉमी का उद्देश्य गलत सकारात्मक परिणामों की अपेक्षित मात्रा का अनुमान लगाना है। अवलोकन
file-type : ज्ञात फ़ाइल प्रकारों की सूची। अवलोकन
financial : वित्तीय सेवाओं, बुनियादी ढांचे और वित्तीय दायरे का वर्णन करने के लिए वित्तीय टैक्सोनॉमी। अवलोकन
flesch-reading-ease : फ्लेश रीडिंग ईज़ (Flesch Reading Ease) लिखित सामग्री की समझ कठिनाई निर्धारित करने के लिए एक संशोधित प्रणाली है। फ्लेश स्कोर की स्कोरिंग अधिकतम 121.22 हो सकती है और स्कोर कितना कम हो सकता है इसकी कोई सीमा नहीं है (नकारात्मक स्कोर मान्य हैं)। अवलोकन
fpf : फ्यूचर ऑफ प्राइवेसी फोरम (FPF) का व्यावहारिक डी-पहचान के लिए विज़ुअल गाइड टैक्सोनॉमी व्यक्तिगत डेटा की पहचान क्षमता की डिग्री और छद्म-नामित डेटा, डी-पहचानित डेटा और अनाम डेटा के प्रकारों का मूल्यांकन करने के लिए उपयोग किया जाता है। FPF का कार्य क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस के तहत लाइसेंस प्राप्त है। अवलोकन
fr-classif : फ्रांसीसी सरकार की सूचना वर्गीकरण प्रणाली अवलोकन
gdpr : व्यक्तिगत डेटा के प्रसंस्करण के संबंध में प्राकृतिक व्यक्तियों के संरक्षण और ऐसे डेटा की मुक्त आवाजाही पर यूरोपीय संसद और परिषद के विनियमन (EU) 2016/679 से संबंधित टैक्सोनॉमी, और निर्देश 95/46/EC को निरस्त करना (सामान्य डेटा संरक्षण विनियमन) अवलोकन
gea-nz-activities : समय के साथ होने वाले क्षणों, अवधियों या घटनाओं को ट्रैक या मॉनिटर करने के लिए आवश्यक जानकारी। इस प्रकार की जानकारी उन घटनाओं पर केंद्रित होती है जिन्हें व्यावसायिक कारणों से ट्रैक किया जाना चाहिए या 'व्यवसाय' के विकास में एक विशिष्ट बिंदु का प्रतिनिधित्व करती हैं। अवलोकन
gea-nz-entities : संस्थाओं या वस्तुओं के उदाहरणों से संबंधित जानकारी। अवलोकन
gea-nz-motivators : प्राधिकरण या शासन से संबंधित जानकारी। अवलोकन
gsma-attack-category : GSMA द्वारा टेल्को के साथ अपने सूचना साझाकरण कार्यक्रम के लिए उपयोग की जाने वाली टैक्सोनॉमी जो हमले की श्रेणियों का वर्णन करती है अवलोकन
gsma-fraud : GSMA द्वारा टेल्को के साथ अपने सूचना साझाकरण कार्यक्रम के लिए उपयोग की जाने वाली टैक्सोनॉमी जो धोखाधड़ी के विभिन्न पहलुओं का वर्णन करती है अवलोकन
gsma-network-technology : GSMA द्वारा टेल्को के साथ अपने सूचना साझाकरण कार्यक्रम के लिए उपयोग की जाने वाली टैक्सोनॉमी जो बुनियादी ढांचे के प्रकारों का वर्णन करती है। कार्य प्रगति पर (WiP) अवलोकन
honeypot-basic : क्रिश्चियन सीफर्ट, इयान वेल्च, पीटर कोमिसार्ज़ुक, 'Taxonomy of Honeypots', तकनीकी रिपोर्ट CS-TR-06/12, विक्टोरिया यूनिवर्सिटी ऑफ वेलिंगटन, स्कूल ऑफ मैथमैटिकल एंड कंप्यूटिंग साइंसेज, जून 2006, http://www.mcs.vuw.ac.nz/comp/Publications/archive/CS-TR-06/CS-TR-06-12.pdf से अद्यतन (CIRCL, सीमस डाउलिंग और EURECOM) अवलोकन
ics : FIRST.ORG CTI SIG - ICS/OT खतरे के आरोपण (IOC) परियोजना के लिए MISP प्रस्ताव अवलोकन
iep : फोरम ऑफ इंसीडेंट रिस्पॉन्स एंड सिक्योरिटी टीम्स (FIRST) सूचना विनिमय नीति (IEP) ढांचा अवलोकन
iep2-policy : फोरम ऑफ इंसीडेंट रिस्पॉन्स एंड सिक्योरिटी टीम्स (FIRST) सूचना विनिमय नीति (IEP) v2.0 नीति अवलोकन
iep2-reference : फोरम ऑफ इंसीडेंट रिस्पॉन्स एंड सिक्योरिटी टीम्स (FIRST) सूचना विनिमय नीति (IEP) v2.0 संदर्भ अवलोकन
ifx-vetting : IFX टैक्सोनॉमी का उपयोग खुफिया जांच प्रक्रिया में सहायता के लिए जानकारी (MISP घटनाओं और विशेषताओं) को वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है अवलोकन
incident-disposition : किसी घटना को उसके समाधान की प्रक्रिया में कैसे वर्गीकृत किया जाता है। यह टैक्सोनॉमी NASA घटना प्रतिक्रिया और प्रबंधन पुस्तिका से प्रेरित है। https://www.nasa.gov/pdf/589502main_ITS-HBK-2810.09-02%20%5bNASA%20Information%20Security%20Incident%20Management%5d.pdf#page=9 अवलोकन
infoleak : जानकारी लीक और विशेष रूप से संभावित रूप से लीक के रूप में वर्गीकृत जानकारी का वर्णन करने वाली एक टैक्सोनॉमी। यह टैक्सोनॉमी AIL फ्रेमवर्क पर CIRCL के काम पर आधारित है। टैक्सोनॉमी का उद्देश्य लीक जानकारी के वर्गीकरण को बेहतर बनाने के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाना है। अवलोकन
information-origin : जानकारी को उसके मूल द्वारा टैग करने के लिए टैक्सोनॉमी: मानव-जनित या AI-जनित। अवलोकन
information-security-data-source : सूचना सुरक्षा डेटा स्रोतों को वर्गीकृत करने के लिए टैक्सोनॉमी। अवलोकन
information-security-indicators : संगठनों के लिए अपनी सुरक्षा स्थिति को बेंचमार्क करने हेतु उपयोग करने के लिए परिचालन संकेतकों का एक पूर्ण सेट। अवलोकन
interactive-cyber-training-audience : साइबर प्रशिक्षण और शिक्षा के लक्ष्य का वर्णन करता है। अवलोकन
interactive-cyber-training-technical-setup : तकनीकी सेटअप में पर्यावरण संरचना, परिनियोजन और ऑर्केस्ट्रेशन शामिल हैं। अवलोकन
interactive-cyber-training-training-environment : प्रशिक्षण वातावरण प्रशिक्षण के आसपास के वातावरण का विवरण देता है, जिसमें प्रशिक्षण प्रकार और परिदृश्य शामिल होते हैं। अवलोकन
interactive-cyber-training-training-setup : प्रशिक्षण सेटअप आगे प्रशिक्षण का ही वर्णन स्कोरिंग, भूमिकाओं, प्रशिक्षण मोड के साथ-साथ अनुकूलन स्तर के साथ करता है। अवलोकन
interception-method : ट्रैफ़िक को इंटरसेप्ट करने के लिए उपयोग की जाने वाली इंटरसेप्शन विधि। अवलोकन
ioc : दुर्भावनापूर्ण और गैर-दुर्भावनापूर्ण कलाकृतियों के स्वचालन को सुविधाजनक बनाने के लिए एक IOC वर्गीकरण अवलोकन
iot : इंटरनेट ऑफ थिंग्स टैक्सोनॉमी, IOT UK रिपोर्ट पर आधारित https://iotuk.org.uk/wp-content/uploads/2017/01/IOT-Taxonomy-Report.pdf अवलोकन
kill-chain : साइबर किल चेन, लॉकहीड मार्टिन द्वारा विकसित एक चरण-आधारित मॉडल, किसी हमले के चरण को वर्गीकृत और पहचानने में मदद करने का लक्ष्य रखती है। अवलोकन
maec-delivery-vectors : MAEC 5.0 पर आधारित मैलवेयर वितरित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले वेक्टर अवलोकन
maec-malware-behavior : MAEC 5.0 पर आधारित मैलवेयर व्यवहार अवलोकन
maec-malware-capabilities : MAEC 5.0 पर आधारित मैलवेयर क्षमताएँ अवलोकन
maec-malware-obfuscation-methods : MAEC 5.0 पर आधारित मैलवेयर द्वारा उपयोग की जाने वाली अस्पष्टीकरण विधियाँ अवलोकन
malware_classification : विभिन्न श्रेणियों पर आधारित वर्गीकरण। https://www.sans.org/reading-room/whitepapers/incident/malware-101-viruses-32848 पर आधारित अवलोकन
meteorstorm : पांच परतों में अंतरिक्ष, साइबर और बहु-डोमेन खतरों और लचीलापन के मॉडलिंग के लिए Multiple Environment Threat Evaluation of Resources Space Threats and Operational Risk to Missions (meteorstorm) टैक्सोनॉमी: प्राथमिक क्षमता वातावरण (PCE), खंड (SEG), सेवा (SVC), परिसंपत्ति (AST) और विश्लेषणात्मक (AN)। अवलोकन
misinformation-website-label : वेबसाइटों के बीच गलत सूचना के प्रकार की पहचान के लिए वर्गीकरण। स्रोत: मेलिसा ज़िमडार्स 2019 द्वारा False, Misleading, Clickbait-y, and/or Satirical News Sources अवलोकन
misp : MISP व्यवहार या संचालन से अनुमान लगाने के लिए MISP टैक्सोनॉमी। अवलोकन
misp-workflow : वर्कफ़्लो निष्पादन के परिणाम का समर्थन करने के लिए MISP वर्कफ़्लो टैक्सोनॉमी। अवलोकन
monarc-threat : MONARC खतरे टैक्सोनॉमी अवलोकन
ms-caro-malware : कंप्यूटर एंटीवायरस रिसर्च ऑर्गनाइज़ेशन (CARO) नामकरण योजना और मैलवेयर शब्दावली के माइक्रोसॉफ्ट कार्यान्वयन पर आधारित मैलवेयर प्रकार और प्लेटफ़ॉर्म वर्गीकरण। पर आधारित: https://www.microsoft.com/en-us/security/portal/mmpc/shared/malwarenaming.aspx, https://www.microsoft.com/security/portal/mmpc/shared/glossary.aspx, https://www.microsoft.com/security/portal/mmpc/shared/objectivecriteria.aspx, और http://www.caro.org/definitions/index.html। मैलवेयर परिवार 2008 से Microsoft SIR से निकाले गए हैं, पर आधारित: https://www.microsoft.com/security/sir/archive/default.aspx और https://www.microsoft.com/en-us/security/portal/threat/threats.aspx। ध्यान दें कि SIR में सभी Microsoft मैलवेयर परिवार शामिल नहीं हैं। अवलोकन
मैलवेयर प्रकार और प्लेटफ़ॉर्म वर्गीकरण, Microsoft के कंप्यूटर एंटीवायरस रिसर्च ऑर्गनाइज़ेशन (CARO) नामकरण योजना और मैलवेयर शब्दावली के कार्यान्वयन पर आधारित है। इस पर आधारित: https://www.microsoft.com/en-us/security/portal/mmpc/shared/malwarenaming.aspx, https://www.microsoft.com/security/portal/mmpc/shared/glossary.aspx, https://www.microsoft.com/security/portal/mmpc/shared/objectivecriteria.aspx, और http://www.caro.org/definitions/index.html. मैलवेयर परिवार 2008 से Microsoft SIRs से निकाले गए हैं, जो https://www.microsoft.com/security/sir/archive/default.aspx और https://www.microsoft.com/en-us/security/portal/threat/threats.aspx पर आधारित हैं। ध्यान दें कि SIRs में सभी Microsoft मैलवेयर परिवार शामिल नहीं हैं। अवलोकन
mwdb : मैलवेयर डेटाबेस (mwdb) वर्गीकरण - प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोग किए जाने वाले टैग अवलोकन
nato : NATO वर्गीकरण चिह्न। अवलोकन
nato-uas-classification : NATO UAS वर्गीकरण। अवलोकन
nis : यह वर्गीकरण बड़े पैमाने पर साइबर सुरक्षा घटनाओं के लिए है, जैसा कि 13 सितंबर 2017 की आयोग की सिफारिश में उल्लेख किया गया है, जिसे ब्लूप्रिंट भी कहा जाता है। इसके दो मुख्य भाग हैं: घटना की प्रकृति, अर्थात् अंतर्निहित कारण, जिसने घटना को ट्रिगर किया, और घटना का प्रभाव, अर्थात् सेवाओं पर पड़ने वाला प्रभाव, अर्थव्यवस्था और समाज के किस क्षेत्र में। अवलोकन
nis2 : यह वर्गीकरण बड़े पैमाने पर साइबर सुरक्षा घटनाओं के लिए है, जैसा कि 13 मई 2022 की आयोग की सिफारिश में उल्लेख किया गया है, जिसे अनंतिम समझौते के रूप में भी जाना जाता है। इसके दो मुख्य भाग हैं: घटना की प्रकृति, अर्थात् अंतर्निहित कारण, जिसने घटना को ट्रिगर किया, और घटना का प्रभाव, अर्थात् सेवाओं पर पड़ने वाला प्रभाव, अर्थव्यवस्था और समाज के किस क्षेत्र में। अवलोकन
open_threat : ओपन थ्रेट टैक्सोनॉमी v1.1, SANS के James Tarala पर आधारित: http://www.auditscripts.com/resources/open_threat_taxonomy_v1.1a.pdf, https://files.sans.org/summit/Threat_Hunting_Incident_Response_Summit_2016/PDFs/Using-Open-Tools-to-Convert-Threat-Intelligence-into-Practical-Defenses-James-Tarala-SANS-Institute.pdf, https://www.youtube.com/watch?v=5rdGOOFC_yE, और https://www.rsaconference.com/writable/presentations/file_upload/str-r04_using-an-open-source-threat-model-for-prioritized-defense-final.pdf अवलोकन
organizational-cyber-harm : संगठनात्मक साइबर क्षति को वर्गीकृत करने के लिए एक वर्गीकरण, जो शारीरिक, आर्थिक, मनोवैज्ञानिक, प्रतिष्ठात्मक और सामाजिक/समाजिक प्रभावों जैसी श्रेणियों पर आधारित है। अवलोकन
osint : ओपन सोर्स इंटेलिजेंस - वर्गीकरण (MISP taxonomies) अवलोकन
passivetotal : RiskIQ की PassiveTotal सेवा से टैग अवलोकन
pentest : पेनेट्रेशन टेस्ट (pentest) वर्गीकरण। अवलोकन
pfc : PFC, FIRST द्वारा डिज़ाइन किए गए « Traffic Light Protocol (TLP) » मानक पर आधारित है। इसका उद्देश्य सूचना के प्रसार के लिए अनुमत सीमाओं के बारे में सूचित करना है। इसे रंग कोडों के अनुसार वर्गीकृत किया गया है। अवलोकन
phishing : फ़िशिंग हमलों को वर्गीकृत करने के लिए वर्गीकरण, जिसमें तकनीक, संग्रह तंत्र और विश्लेषण स्थिति शामिल हैं। अवलोकन
poison-taxonomy : प्राकृतिक विष का गैर-व्यापक वर्गीकरण अवलोकन
political-spectrum : राजनीतिक स्पेक्ट्रम एक ऐसी प्रणाली है जो विभिन्न राजनीतिक स्थितियों को एक-दूसरे के सापेक्ष चिह्नित और वर्गीकृत करती है। अवलोकन
priority-level : किसी घटना का स्कोर किए जाने के बाद, उसे एक प्राथमिकता स्तर सौंपा जाता है। नीचे सूचीबद्ध छह स्तर NCCIC, DHS और CISS के साथ संरेखित हैं ताकि घटनाओं पर चर्चा करते समय एक सामान्य शब्दावली प्रदान करने में मदद मिल सके। यह प्राथमिकता असाइनमेंट NCCIC की तात्कालिकता, पूर्व-अनुमोदित घटना प्रतिक्रिया पेशकशों, रिपोर्टिंग आवश्यकताओं और नेतृत्व को बढ़ाने की सिफारिशों को संचालित करता है। सामान्य तौर पर, घटना की प्राथमिकता वितरण को नीचे दिए गए ग्राफ के समान पैटर्न का पालन करना चाहिए। इस पर आधारित: https://www.cisa.gov/news-events/news/cisa-national-cyber-incident-scoring-system-nciss. अवलोकन
pyoti : PyOTI संकेतकों के समय-बिंदु वर्गीकरण के लिए स्वचालित संवर्धन योजनाएँ। अवलोकन
ransomware : रैनसमवेयर का उपयोग रैनसमवेयर प्रकारों और उन्हें बनाने वाले तत्वों को परिभाषित करने के लिए किया जाता है। अवलोकन
ransomware-roles : अधिकांश रैनसमवेयर घटनाओं में देखी जाने वाली सात भूमिकाएँ। अवलोकन
retention : घटनाओं में प्रतिधारण समय जोड़ें ताकि ip-dst या ip-src विशेषताओं पर IDS-फ़्लैग स्वचालित रूप से हटा दिया जाए। हम घटना की तारीख के आधार पर बीता हुआ समय की गणना करते हैं। समर्थित समय इकाइयाँ हैं: d(दिन), w(सप्ताह), m(महीने), y(वर्ष)। numerical_value केवल वेब-इंटरफ़ेस में छँटाई के लिए है और गणना के लिए उपयोग नहीं किया जाता है। अवलोकन
rsit : संदर्भ सुरक्षा घटना वर्गीकरण टैक्सोनॉमी अवलोकन
rt_event_status : Request Tracker में उपयोग की जाने वाली घटनाओं की स्थिति। अवलोकन
runtime-packer : रनटाइम या सॉफ़्टवेयर पैकर, संपीड़ित या एन्क्रिप्टेड डेटा को डीकंप्रेसन या डिक्रिप्शन कोड के साथ संयोजित करने के लिए उपयोग किया जाता है। यह कोड अतिरिक्त अस्पष्टता तंत्र जोड़ सकता है, जिसमें पॉलीमॉर्फिक-पैकर, वर्चुअलाइज़ेशन या अन्य अस्पष्टता तकनीकें शामिल हैं। यह वर्गीकरण वैध उपयोग या दुर्भावनापूर्ण बाइनरी पैक करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सभी ज्ञात या आधिकारिक पैकरों को सूचीबद्ध करता है। अवलोकन
scrippsco2-fgc : नमूने का वर्णन करने वाले फ़्लैग अवलोकन
scrippsco2-fgi : आइसोटोपिक डेटा (C14, O18) के लिए नमूने का वर्णन करने वाले फ़्लैग अवलोकन
scrippsco2-sampling-stations : Scripps CO2 कार्यक्रम के नमूनाकरण स्टेशन अवलोकन
sentinel-threattype : Sentinel संकेतक खतरे के प्रकार। अवलोकन
smart-airports-threats : ENISA द्वारा स्मार्ट हवाई अड्डों की सुरक्षा के दायरे में खतरा वर्गीकरण। https://www.enisa.europa.eu/publications/securing-smart-airports अवलोकन
social-engineering-attack-vectors : सोशल इंजीनियरिंग में उपयोग किए जाने वाले हमले के वेक्टर, जैसा कि Dalal Alharthi और अन्य द्वारा 'A Taxonomy of Social Engineering Defense Mechanisms' में वर्णित है। अवलोकन
sov : यूरोपीय आयोग क्लाउड संप्रभुता ढांचे से व्युत्पन्न SoV क्लाउड संप्रभुता उद्देश्य, आश्वासन स्तर और स्कोरिंग भार। अवलोकन
srbcert : SRB-CERT वर्गीकरण - घटना प्रतिक्रिया और पहचान में वर्गीकरण की योजनाएँ अवलोकन
state-responsibility : राज्य की जिम्मेदारी का एक स्पेक्ट्रम, जो आरोपण (attribution) के लक्ष्यों को नीति-निर्माताओं की आवश्यकताओं से अधिक सीधे जोड़ता है। अवलोकन
stealth_malware : मैलवेयर स्टील्थ तकनीकों पर आधारित वर्गीकरण। इसमें वर्णित: https://vxheaven.org/lib/pdf/Introducing%20Stealth%20Malware%20Taxonomy.pdf अवलोकन
stix-ttp : TTP साइबर विरोधियों के व्यवहार या कार्यप्रणाली (modus operandi) के प्रतिनिधित्व हैं। अवलोकन
targeted-threat-index : टार्गेटेड थ्रेट इंडेक्स एक मीट्रिक है जो पीड़ित के कंप्यूटर पर मैलवेयर पहुंचाने वाले ईमेल संदेशों को समग्र खतरे की रैंकिंग स्कोर प्रदान करता है। TTI मीट्रिक को पहली बार SecTor 2013 में Seth Hardy द्वारा Katie Kleemola और Greg Wiseman के साथ “RATastrophe: Monitoring a Malware Menagerie” वार्ता के भाग के रूप में पेश किया गया था। अवलोकन
thales_group : थेल्स ग्रुप वर्गीकरण - थेल्स ग्रुप सुरक्षा समुदायों के बीच वांछित साझाकरण सक्षम करने और अवांछित साझाकरण को रोकने के उद्देश्य से डिज़ाइन किया गया था। अवलोकन
threatmatch : ThreatMatch क्षेत्र, घटना प्रकार, मैलवेयर प्रकार और अलर्ट प्रकार किसी भी ThreatMatch इंस्टेंस के लिए लागू होते हैं और सभी CIISI और TIBER परियोजनाओं के लिए उपयोग किए जाने चाहिए। अवलोकन
threats-to-dns : DNS से संबंधित कुछ ज्ञात हमलों का अवलोकन, जैसा कि Torabi, S., Boukhtouta, A., Assi, C., & Debbabi, M. (2018) द्वारा Detecting Internet Abuse by Analyzing Passive DNS Traffic: A Survey of Implemented Systems में वर्णित है। IEEE Communications Surveys & Tutorials, 1–1. doi:10.1109/comst.2018.2849614 अवलोकन
tlp : ट्रैफिक लाइट प्रोटोकॉल (TLP) (v2.0) संभावित रूप से संवेदनशील जानकारी के अधिक साझाकरण और अधिक प्रभावी सहयोग को सुविधाजनक बनाने के लिए बनाया गया था। सूचना साझाकरण एक सूचना स्रोत से एक या अधिक प्राप्तकर्ताओं की ओर होता है। TLP चार मानक लेबलों का एक समूह है (प्रसार को सीमित करने के लिए एम्बर में पाँचवाँ लेबल शामिल है) जिसका उपयोग प्राप्तकर्ताओं द्वारा लागू की जाने वाली साझाकरण सीमाओं को इंगित करने के लिए किया जाता है। इस मानक में सूचीबद्ध केवल लेबल FIRST द्वारा मान्य माने जाते हैं। इस वर्गीकरण में पिछड़े संगतता के लिए अतिरिक्त लेबल शामिल हैं जिन्हें अब FIRST SIG द्वारा मान्य नहीं किया जाता है। अवलोकन
tor : Tor नेटवर्क बुनियादी ढांचे का वर्णन करने के लिए वर्गीकरण अवलोकन
trust : विश्वास का संकेतक (Indicator of Trust) डेटा के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि किस पर भरोसा किया जा सकता है और जिसे एक अच्छे अभिनेता के रूप में जाना जाता है। व्हाइटलिस्ट के समान लेकिन उन्नत, समझौते के संकेतक (Indicators of Compromise) के साथ उपयोग की जाने वाली सुविधाओं का पुन: उपयोग करते हुए, लेकिन जो ज्ञात रूप से अच्छा है उसे फ़िल्टर करने के लिए। अवलोकन
type : खुफिया संग्रह अनुशासन के विभिन्न प्रकारों का वर्णन करने के लिए वर्गीकरण, जिसे खुफिया की उत्पत्ति के रूप में वर्णित किया जा सकता है। अवलोकन
uas-additionnal-classification : उपयोग और मॉडल विनिर्देशों को योग्य बनाने के लिए अतिरिक्त UAV और UCAV-संबंधित टैग। अवलोकन
unified-kill-chain : यूनिफाइड किल चेन, किल चेन का परिष्करण है। अवलोकन
unified-ransomware-kill-chain : यूनिफाइड रैनसमवेयर किल चेन, Oleg Skulkin द्वारा विकसित एक खुफिया-संचालित मॉडल है, जिसका उद्देश्य रैनसमवेयर हमले के हर एक चरण को ट्रैक करना है। अवलोकन
use-case-applicability : उपयोग-मामला प्रयोज्यता (Use Case Applicability) श्रेणियाँ मानक समाधान श्रेणियों को दर्शाती हैं, ताकि अलर्टिंग नियम कॉन्फ़िगरेशन समस्याओं को स्पष्ट रूप से प्रदर्शित किया जा सके। अवलोकन
veris : इवेंट रिकॉर्डिंग और घटना साझाकरण के लिए शब्दावली (VERIS) अवलोकन
vmray : VMRay थ्रेड आइडेंटिफ़ायर स्कोर और आर्टिफैक्ट्स को मैप करने के लिए VMRay वर्गीकरण। अवलोकन
vocabulaire-des-probabilites-estimatives : यह शब्दावली कुछ संभाव्यता कथनों को प्रतिशत मान प्रदान करती है अवलोकन
vulnerability : विभिन्न पैमानों पर या अतिरिक्त उपलब्ध जानकारी के साथ कमजोरियों (सॉफ़्टवेयर, हार्डवेयर, या सामाजिक) का वर्णन करने के लिए एक वर्गीकरण। अवलोकन
workflow : वर्कफ़्लो समर्थन भाषा एक सामान्य भाषा है जो खुफिया विश्लेषकों को डेटा और सूचना पर अपना विश्लेषण करने में सहायता करती है। अवलोकन
निम्नलिखित वर्गीकरण नामस्थान आरक्षित हैं और MISP के आंतरिक रूप से उपयोग किए जाते हैं।
वर्गीकरणों का दस्तावेज़ीकरण स्वचालित रूप से उत्पन्न होता है, जो वर्गीकरण विवरण से बनता है और PDF तथा HTML में उपलब्ध है।
यह काफी आसान है। अपने वर्गीकरण को ट्रिपल टैग के रूप में वर्णित करने वाली एक JSON फ़ाइल बनाएं (उदाहरण के लिए Admiralty Scale जैसी मौजूदा फ़ाइल देखें), अपने नाम स्थान से मेल खाती एक निर्देशिका बनाएं, अपनी machinetag फ़ाइल को निर्देशिका में रखें और अपना पुल अनुरोध (pull request) भेजें। बस इतना ही। हर कोई आपके वर्गीकरण से लाभ उठा सकता है और इसे MISP जैसे सूचना साझाकरण उपकरणों में स्वचालित रूप से सक्षम किया जा सकता है।
अधिक जानकारी के लिए, "Information Sharing and Taxonomies Practical Classification of Threat Indicators using MISP" प्रस्तुति देखें, जो लक्ज़मबर्ग में पिछले MISP प्रशिक्षण में दी गई थी।
$ cd /var/www/MISP/app/files/taxonomies/ $ mkdir privatetaxonomy $ cd privatetaxonomy $ vi machinetag.json
अपने टैक्सोनॉमी को ट्रिपल टैग के रूप में वर्णित करने वाली एक JSON फ़ाइल बनाएँ।
एक बार जब आप अपनी फ़ाइल से संतुष्ट हो जाएँ, तो MISP Web GUI taxonomies/index पर जाएँ और टैक्सोनॉमी अपडेट करें, नव निर्मित टैक्सोनॉमी दिखाई देनी चाहिए, अब आपको अपने टैक्सोनॉमी के भीतर टैग सक्रिय करने की आवश्यकता है।
# MISP टैक्सोनॉमीज़
## उपकरण
[machinetag.py](https://github.com/misp/misp-taxonomies/blob/HEAD/tools/machinetag.py) एक पार्सिंग टूल है जो मशीन टैग्स (ट्रिपल टैग्स) में व्यक्त टैक्सोनॉमी को डंप करने और किसी विशिष्ट टैक्सोनॉमी से सभी मान्य टैग्स को सूचीबद्ध करने के लिए है।~~~~shell
% cd tools
% python machinetag.py
admiralty-scale:source-reliability="a"
admiralty-scale:source-reliability="b"
admiralty-scale:source-reliability="c"
admiralty-scale:source-reliability="d"
admiralty-scale:source-reliability="e"
admiralty-scale:source-reliability="f"
admiralty-scale:information-credibility="1"
admiralty-scale:information-credibility="2"
admiralty-scale:information-credibility="3"
admiralty-scale:information-credibility="4"
admiralty-scale:information-credibility="5"
admiralty-scale:information-credibility="6"
...
MISP taxonomies (JSON फ़ाइलें) निम्नलिखित के अंतर्गत दोहरे लाइसेंस में हैं:
या~~~~ Copyright (c) 2015-2024 Alexandre Dulaunoy - [email protected] Copyright (c) 2015-2024 CIRCL - Computer Incident Response Center Luxembourg Copyright (c) 2015-2024 Andras Iklody Copyright (c) 2015-2024 Raphael Vinot Copyright (c) 2016-2024 Various contributors to MISP Project
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