网络威胁无处不在，我们如何从噪声中找到信号，将隐藏在网络中的威胁暴露出来是第一步，然而面对海量的数据，如何在一堆相似的威胁特征了找到最关键、 最紧急的事件，是另一个十分关键的步骤。

为了提高安全人员信息处理的精准性，DataPot通过对大数据的分析，并加入人工智能的学习算法，建立了威胁量化指标体系，通过“威胁度”和“可信度” 两个维度，将威胁划分为“紧急”,“高危”,“中危”,“低危”四个不同程度的安全事件集合，为事件处理的优先顺序提供了可靠依据。