在當前的安全環境中，漏洞風險評估系統如CVSS（Common Vulnerability Scoring System）和EPSS（Exploit Prediction Scoring System）提供了對漏洞的評估和預測。然而，這些系統的局限性在於它們通常依賴於靜態數據和有限的上下文信息。透過整合TI Feeds中的資訊，可以顯著提升這些系統的準確性和實用性。
首先，TI Feeds提供了有關漏洞在實際環境中被利用的即時數據，這些數據能夠補充CVSS的靜態評分。CVSS主要基於漏洞的技術特徵進行評分，而TI Feeds則能提供漏洞在野外的利用情況，這對於風險評估至關重要。透過將TI Feeds中的利用事件與CVSS評分結合，可以形成一個更全面的風險評估模型，這樣的模型能夠動態調整漏洞的風險評分，反映其在實際攻擊中的利用情況。
其次，EPSS旨在預測漏洞被利用的可能性，但其依賴的數據主要來自私有來源。通過引入TI Feeds中的開放數據，EPSS可以獲得更廣泛的上下文信息，從而提高其預測的準確性。TI Feeds中的信息可以幫助識別哪些漏洞在特定時間段內被廣泛利用，並且可以根據不同的組織需求進行過濾和調整，從而使EPSS的預測更具針對性。
最後，利用機器學習技術，通過自動化分析TI Feeds中的數據，可以進一步提升漏洞風險評估系統的效率。透過訓練分類模型來識別漏洞利用事件，組織可以快速獲取有關漏洞的最新信息，並根據這些信息及時調整其安全策略。