拥抱云原生与AIOps演进。平台设计面向未来。随着云原生和容器化成为主流,平台需深度支持Kubernetes等编排体系,监控微服务Mesh,管理不可变基础设施。在智能层面,AIOps将持续深化,向更复杂的因果推断、自动决策甚至自主运维演进。平台将更紧密地与研发流程(DevOps)和安全体系(SecO...
传统的授权方式,需要对资产账号单独授权,对于操作权限相同的资产账号,需重复建立授权关系;当业务需求发生变化时,管理员需维护大量授权数据。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)支持将相同操作权限或业务需求的资产账号设置为同一个资产账号组,为资产账号组分配相应的权限,建立基于“资产账号组”的动态授权关系,当资产账号组添加、删减资产账号时,运维人员将会自动拥有或解除对应资产账号的授权。通过资产账号组动态授权,可实现同组资产账号的批量授权,避免重复工作。同时可实现资产账号权限的动态增减,简化权限管理。应用自动化工具与机制,实现工单的自动指派、自动创建、自动关单、自动委托等工作场景。流量监控

在IT运维管理中,运维人员通常需要对服务器、网络设备、数据库等各种系统使用文本命令进行的远程操作和维护。为了防止因误操作、恶意攻击或未授权访问带来的潜在风险,通常需要进行严格的字符协议运维管控,确保运维操作合法可控。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)从多个方面提供字符协议运维管控。在权限管理方面,能够精细化授权,确保每个运维人员只能执行与其职责相符的操作命令;在事中控制方面,可以预先配置黑白名单命令,对危险或禁止执行的命令立即触发告警、阻断甚至中断会话,阻止潜在危害的发生;在操作审计方面,通过记录所有字符命令操作,对运维人员的每一步操作进行实时审计追踪,以便发生安全事件时进行回溯分析。字符协议运维控制,是实现严格访问控制、实时监控操作行为、强化审计追踪以及降低风险影响的重要手段,对于维护系统的安全性、合规性和可控性具有不可或缺的作用。IT服务管理技术以人、资产、流程和数据为基准,构建一体化运维安全管理平台。

为防止内部攻击和数据泄露,企事业单位需依据权限*小化原则,明确运维人员权限范围,控制其*能访问获得授权的目标设备。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),通过分析运维人员的运维目标设备及授权设备的进程、地址以及端口,如果在运维过程中跳转访问其他未经授权的设备,访问会被阻断并且生成告警,确保权限被*小化控制,运维操作合法。运维防跳转功能,控制运维目标合法性,严格限制越权操作,降低单位遭遇内部攻击和数据泄露的风险。
随着工业化和经济快速发展,中国的制造业得到了长足的发展,从“中国制造”到“中国智造”,再到“大国智造”。信息技术的广泛应用,制造企业的信息系统和内部用户数量不断增加,客户需求也越来越高。而在这一过程中,企业身份管理和访问控制面临着巨大的挑战。制造企业普遍存在身份管理不统一、权限管理分散、登录认证复杂、安全风险增加等问题,给企业带来了巨大的安全风险和管理成本。因此,制造企业需要加强身份管理与访问控制能力的提升,实现身份信息全生命周期的管理和控制,加强权限控制,简化登录认证,提高管理和安全水平,提升企业信息化水平,实现制造行业向智能生产的转型升级。
以数据为基础,场景为导向,算法为支撑,基于大数据、机器学习、深度学习等技术。

在日益复杂的IT环境中,运维人员经常需要使用多套账号密码逐一登录访问多个系统,不*会增加操作复杂度、降低用户体验,还会增加账号密码泄露的安全隐患。 InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供单点登录能力。运维人员*需通过SiCAP-OMA的登录认证,资产账号密码由SiCAP-OMA统一纳管代填,运维人员无需再次输入账号密码就能访问待运维资产,从而实现单点登录。单点登录,简化了运维人员的登录过程,提升了用户体验,同时也提高了安全性管理和运维效率。智能运维安全管理平台SiCAP支持资产自动发现,简化资产录入流程。IT安全
全*安全管控:账号风险检测与分析的能力;用户异常访问行为识别与管控;防绕行行为审计。流量监控
InforCube智能运维安全管理平台(简称:SiCAP)的安全通报,支持企业管理员对企业事项进行统一下达和汇报上传的技术,并建立良好的消息传递机制。它提供可视化的通报流程配置引擎,建立标准工作流,从而提高工作效率。同时,它还支持定制不同通报类型的处理流,并且可以让用户方便地进行选择。这种技术可以帮助企业管理员建立高效、标准化的发文流程和处理流程,减少通讯成本和人工错误,提高工作效率。企业可以更加灵活地定制通报类型和处理流程,以满足不同的业务需求。
流量监控
拥抱云原生与AIOps演进。平台设计面向未来。随着云原生和容器化成为主流,平台需深度支持Kubernetes等编排体系,监控微服务Mesh,管理不可变基础设施。在智能层面,AIOps将持续深化,向更复杂的因果推断、自动决策甚至自主运维演进。平台将更紧密地与研发流程(DevOps)和安全体系(SecO...
IT运维
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