Ngay cả khi rủi ro đã được tổng hợp ở nhiều chiều khác nhau88vin, việc này chỉ giúp giảm thiểu rủi ro ở mức tổng thể, nhưng vẫn chưa giải quyết được vấn đề vận hành. Do đó, cần phân tích và phản hồi tự động ở cấp độ kỹ thuật, trích xuất thông tin quan trọng, xác định các sự kiện tấn công chính, nâng cao hiệu quả vận hành an ninh một cách thông minh. Ở chiều dọc, có thể sử dụng độ tương đồng văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân cụm mẫu văn bản để trích xuất thông tin quan trọng và xác định xem cuộc tấn công có thành công hay không. Ví dụ, trong cuộc tấn công SQL injection kéo dữ liệu, có thể xây dựng đặc điểm văn bản từ nội dung phản hồi và quan sát kết quả tấn công thông qua thuật toán phân cụm.

Trong quá trình thực hành an ninh77win1, nhiều hành vi bất thường như rủi ro hành vi người dùng kỳ lạ, rủi ro hành vi người dùng vượt quá cơ sở dữ liệu... thực tế rất khó giải thích. Ví dụ, rủi ro từ robot sử dụng bộ máy đại lý, mỗi IP chỉ truy cập một số ít lần, tại sao những IP này lại được coi là IP đại lý, hay tại sao hành vi truy cập của IP đó lại được xác định là một phần của rủi ro thu thập robot? Nhận diện rủi ro cũng cần giải quyết các vấn đề này, nếu không, mô hình hành vi chỉ dựa trên các quy tắc đơn giản sẽ hạn chế giá trị ứng dụng, hoặc hành vi bất thường không thể giải thích sẽ làm giảm giá trị vận hành. Các mô hình rủi ro hành vi khác nhau cần thiết kế và triển khai các phương pháp giải thích riêng, các thuật toán như phân tích nguyên nhân gốc, đánh giá tầm quan trọng của các đặc điểm, và đo khoảng cách không gian giữa hành vi bình thường và bất thường đều có giá trị thực tiễn quan trọng trong lĩnh vực này.