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...
随着数字化转型的推进,机房环境中资产数量不断增多,资产账号管理愈加复杂,传统管理方式难以高效化管理。依靠人工管理,难以及时掌握资产上账号的变动情况,容易存在账号遗漏,引发账号滥用、误操作等安全风险,且不满足账号管理的相关审计要求。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),能够通过创建资产账号收集任务,定期、自动化的收集并整合所纳管IT资产的账号信息,及时发现未托管账号,实现资产账号的统一管理。通过资产账号收集,可实现自动化的账号管理,提高工作效率,有效降低安全风险,提升资产账号安全性,满足合规与审计要求。智能运维安全管理平台SiCAP支持运维高斯、金仓、达梦等国产数据库。告警及故障自愈

面对大量的运维日志,传统审计方式需要审计人员逐一核对,工作繁重,同时,不能快速筛选出高风险的操作,审计效率低下。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),基于运维画像与智能算法训练审计模型,为审计人员提供运维日志的智能评分与健康度等级,并且可以结合审计人员实际审核情况,辅助智能审计算法进一步优化,保证智能审计结果的准确性和有效性。智能审计,不*为审计工作提供强有力的数据支撑,也有效的提高了审计效率。安全规范日常运维事务全*自动化。

InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),从运维的授权管控、操作控制、访问控制等多个层面进行精细化管控,确保运维操作合法可控。例如:多维度多粒度的动态授权机制,实现了权限的灵活化、精*化、动态化管控;通过严格限制访问时间段的临时工单授权,即保证运维*限细粒度管控,也满足资产临时运维的需求;基于多种种特殊运维场景和多级审批流程,保证运维人员在特殊情况下排障工作及时进行;实时监控会话,结合高危命令配置,阻止正在进行的攻击,防止发生额外的损害;高安全性的密码会同、双人协作与命令复核,加强核*数据安全性;控制运维目标合法性,严格限制越权操作,降低内部攻击和数据泄露风险;实时监控网络活动,及时发现并阻止异常绕行行为;所有运维操作都会被记录并回放,确保每一步都有迹可循。
InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),产品全自主研发并适配信创国产化,支持“飞腾、海光、鲲鹏”国产处理器以及主流国产操作系统、国产数据库、国产中间件等,赋能信创适配产业建设,为企业提供支持信创适配的智能安全运维解决方案。SiCAP深度适配和兼容主流国产化操作系统、数据库、网络设备等的运维与审计。包括但不限于:所有国产操作系统;TiDB、OceanBase、PolarDB、GaussDB、TDSQL、AnalyticDB、KingBase(金仓)、GBASE(南大通用)、神通、达梦等国产操作系统;华为、华三、锐捷、迈普等国产网络设备。智能运维安全管理平台SiCAP通过基于动作流的应用协议自适应扩展,实现广泛的应用协议接入。

InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA),支持并实施国产商用密码算法(即SM系列国密算法),满足对于信息安全保密及自主可控的要求,为关键信息系统的运维工作提供坚实防线。支持国密otp、国密usbkey认证方式,强化用户身份安全;采用国密算法对用户账号密码等运维过程中的敏感数据进行加密存储和处理,保证数据的安全性;支持国密浏览器,支持基于国密SSL证书构建加密通信隧道,确保运维过程中数据传输的安全性、完整性;使用基于国密算法的签名/验签、摘要算法等技术,保障数据的抗抵赖性,确保运维行为可追溯且不可否认。支持多种授权SSO操作和使用。日志综合审计
上讯信息智能运维安全管理平台可以解决哪些问题?告警及故障自愈
在运维中,需要经常进行文件传输操作,堡垒机作为运维操作的安全接入点和集中管控平台,要求必须具备文件传输协议运维能力,使运维人员能够对目标设备进行文件的管理与维护。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供文件传输协议运维能力。运维人员可以通过FTP、SFTP文件传输协议,对目标设备进行文件上传、下载、更新、复制、剪切、删除等文件传输相关操作,实现对目标设备的文件管控。文件传输协议运维,简化了运维人员对目标设备文件的管理流程,促进了不同网络环境下的文件交互与共享。告警及故障自愈
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...
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