在网络安全攻防演练第四周的窗口期，天穹团队保持高频度的样本分析节奏，通过多维检测引擎与攻击链建模技术，形成以下核心观察结论：攻击流量持续攀升，传播策略持续强化；攻击技法创新，行业渗透加剧；攻击目标精准，行业定制化攻势增强。

网络安全攻防演练进行至第三周末期，天穹团队持续推进样本分析工作，结合多维检测引擎与攻击链建模技术，形成以下核心观察结论：恶意样本传播呈现阶梯式递减态势、攻击技法呈现典型木马特征、攻击目标呈现高度行业定向性。

在网络安全攻防演练进入第三周之际，天穹团队对第二周攻防态势开展系统性复盘，基于多维检测引擎与攻击链建模技术，形成以下核心观测结论：攻击流量呈持续高位线性增长态势、攻击技法呈现多样组合特征、攻击目标呈现精准化行业渗透特征。

在网络安全攻防演练第二周临近结束之际，天穹团队聚焦关键样本深度剖析，进一步整合多源检测结果与攻击链关联分析技术，提炼出以下核心观测结论：攻击流量延续增长态势，攻击技法呈现多维进化特征，以及攻击目标呈现精准化行业聚焦。

在网络安全攻防演练第二周的关键窗口期，天穹团队在首周基础上持续深化样本分析工作，通过多维检测引擎与攻击链建模技术，形成以下核心观察结论：攻击流量呈快速线性增长态势，以及攻击技术呈现三大演进特征。

天穹团队正式推出基于MCP驱动的智能威胁拓线功能。长期以来，众多安全分析人员在应对样本溯源与威胁拓线时，深受高度重复、流程繁琐的困扰。这类工作不仅耗时耗力，还常常在完成后仍需撰写复杂的分析报告，用于工作汇报和风险说明。现在，不必再为此烦恼。天穹智能威胁拓线功能将有效解放人力，我们已将威胁狩猎能力封装为MCP智能体服务，深度融入TQ-GPT大模型，这是对TQ-GPT的一次重大升级。