是的，TI Feeds中包含的其他類型事件，如惡意軟件分發和釣魚攻擊，完全可以利用類似的方法進行自動化分析。這些事件同樣具有非結構化和多樣化的特徵，適合應用機器學習和自然語言處理技術來進行分類和識別。
首先，對於惡意軟件分發事件，可以使用文本嵌入技術來分析與惡意軟件相關的描述和指標，從而自動識別出潛在的惡意活動。通過訓練專門的分類模型，系統可以自動標記和分類這些事件，幫助安全專家快速響應。
其次，釣魚攻擊事件的分析也可以通過類似的方式進行。利用TI Feeds中的釣魚攻擊信息，模型可以學習識別釣魚郵件的特徵，如特定的關鍵詞、發件人地址和鏈接模式。這樣的自動化分析不僅能提高檢測的準確性，還能減少人工審查的工作量。
此外，這些自動化分析方法還可以與其他安全工具集成，例如入侵檢測系統（IDS）和安全信息事件管理（SIEM）系統，形成一個更全面的安全防護體系。通過實時分析TI Feeds中的各類事件，組織能夠更快地識別和應對各種安全威脅，從而提升整體的安全防護能力。