WO2025154026 - VULNERABILITY RATING ENGINE
National phase entry is expected:
Publication Number
WO/2025/154026
Publication Date
24.07.2025
International Application No.
PCT/IB2025/050541
International Filing Date
17.01.2025
Title **
[English]
VULNERABILITY RATING ENGINE
[French]
MOTEUR DE NOTATION DE VULNÉRABILITÉ
Applicants **
ARMIS SECURITY LTD.
Inventors
BEN AKOUNE, Elad
BERLAND, Roy
PELED, Tal
Priority Data
63/622,041
17.01.2024
US
Application details
| Total Number of Claims/PCT | * |
| Number of Independent Claims | * |
| Number of Priorities | * |
| Number of Multi-Dependent Claims | * |
| Number of Drawings | * |
| Pages for Publication | * |
| Number of Pages with Drawings | * |
| Pages of Specification | * |
| * | |
| Number of Office Actions | * |
| * | |
International Searching Authority |
USPTO
* |
| * | |
| Recordal of a Change of the Applicant's Name/Address |
Change of Applicant's Name and Address
* |
| Type of Assignment |
The Standard Agent's Assignment
* |
| Applicant's Legal Status |
Legal Entity
* |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| * | |
| Entry into National Phase under |
Chapter I
* |
| Patent Delivery |
Send the Letters Patent by Courier
* |
| Translation |
|
* The data is based on automatic recognition. Please verify and amend if necessary.
** IP-Coster compiles data from publicly available sources. If this data includes your personal information, you can contact us to request its removal.
Quotation for National Phase entry
| Country | Stages | Total | |
|---|---|---|---|
| China | Filing, Examination, Granting | 2398 | |
| EPO | Filing, Examination, Granting | 14678 | |
| Japan | Filing, Examination, Granting | 2329 | |
| South Korea | Filing, Examination, Granting | 2442 | |
| USA | Filing, Examination, Granting | 4310 |
Total:
26,157
Contact Us
Abstract[English]
The present disclosure relates to systems and methods for determining comprehensive and asset vulnerability ratings using models such as artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) models. These models can identify relevant attributes, optimize attribute values, and determine logical relationships between attributes. The term "model" encompasses various types of AI and ML models, including neural networks, language models, multimodal models, and others. Models can be trained using supervised learning with labeled data to predict or classify new data items. The models can be locally hosted, cloud-managed, or accessed via APIs, and can be implemented in electronic hardware such as computer processors.[French]
La présente divulgation concerne des systèmes et des procédés de détermination de notations de vulnérabilité d'actifs et complètes à l'aide de modèles tels que des modèles d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML). Ces modèles peuvent identifier des attributs pertinents, optimiser des valeurs d'attributs et déterminer des relations logiques entre des attributs. Le terme « modèle » englobe divers types de modèles d'IA et de ML, y compris des réseaux neuronaux, des modèles de langage, des modèles multimodaux et autres. Des modèles peuvent être entraînés à l'aide d'un apprentissage supervisé avec des données étiquetées pour prédire ou classifier de nouveaux éléments de données. Les modèles peuvent être hébergés localement, gérés en nuage ou accessibles par l'intermédiaire d'API, et peuvent être mis en œuvre dans un matériel électronique tel que des processeurs informatiques.