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...
SiCAP-系统综合日志审计(SIEM),能够提供***多样日志采集、海量多元日志范式化、集中存储灵活检索、***智能高效分析、风险告警快速响应、轻松溯源追查有据,实现日志的全生命周期管理,协助维护人员从事前(风险策略)、事中(分析溯源)及事后(调查取证)等多个维度监控日志,帮助管理员从海量日志数据中精确查找关键事件及数据,准确定位网络故障,提前识别安全威胁,提升网络性能,保障系统安全,助力企业满足《网络安全法》及等保2.0合规要求。智能运维安全管理平台SiCAP支持审计日志、录像进行定期归档,满足合规要求。自动化分析

上讯信息智能运维管理平台产品,SiCAP-OMA小功能:智能审计背景: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。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,并且可以结合实际使用情况,辅助智能审计算法进一步优化,保证审计结果的准确性和有效性。智能审计,为审计工作提供强有力的数据支撑,有效提高审计效率。
ITSM咨询智能运维安全管理平台SiCAP支持并使用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。

随着数据中心规模的扩大,经常会存在对多个资产同时执行相同或相似操作的情况,如果手动逐一运维不*需要占用IT运维人员大量的时间和精力,也不能比对多个资产的执行结果是否一致。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心(SiCAP-OMA)提供批量运维功能。支持批量打开多个运维窗口,同时进行运维操作。不*能兼容RDP等图形协议和SSH、TELNET等字符协议,也能支持客户端运维和web运维两种方式。批量运维提高了运维工作效率,并确保了运维结果的一致性.
数据库是任何企业和公共安全中具有战略性的资产,互联网的急速发展使得企业数据库信息的价值及可访问性进一步得到了提升,同时,也致使数据库信息资产面临严峻的挑战,主要包括:1.管理风险:主要指内部员工和第三方人员的操作规范与访问控制有待完善;2.技术风险:主要包括安全漏洞比如:溢出、注入等层出不穷,补丁的跟进比较延后。3.审计层面:现有的依赖于数据库日志文件的审计方法,存在诸多的弊端,比如:审计功能的开启会影响数据库本身性能、日志文件本身存在被篡改风险等。伴随着数据库信息价值以及可访问性提升,使得数据库面对来自内部和外部的安全风险增加,如违规越权操作、恶意入侵导致机密信息窃取泄漏,但事后却无法有效追溯和审计。InforCube智能运维安全管理平台(简称:SiCAP)的数据库运维与审计(DBA),致力于保障企业数据安全,可以有效监控数据库访问及操作行为,准确掌握数据库系统的运行状态,支持数据库运维管理与操作审计,内置和自定义规则灵活实现对越权、篡改和高危操作的实时阻断,并进行记录与告警。从而实现安全事件的事前风险防范,事中实时阻断,事后定位分析与追查取证,以此保障数据库安全,满足等保、行业规范等合规性要求。
智能运维安全管理平台SiCAP是好用国密堡垒机。

CMDB系统通常由一系列应用程序和工具组成,包括配置管理工具、变更管理工具、服务管理工具等。这些工具和应用程序可以帮助组织更好地管理其IT资源和服务配置信息,并提供实时监控、警报和报告,以加强对IT资源和服务的管理和控制。在选择CMDB系统时,需要评估其需求、业务流程和技术架构等因素,以选择适合其需求的解决方案。CMDB系统的实施需要考虑组织的需求、业务流程和技术架构等因素,因此需要进行定制化配置和集成。在实施过程中,组织需要确保其CMDB系统与其他系统的集成和数据共享,以确保数据的一致性和准确性。CMDB系统需要具备良好的安全性和可靠性,以确保IT资源和服务配置信息的安全和可用性。因此,在CMDB系统的实施和运营过程中,组织需要考虑数据和服务的安全性、备份和恢复、容错和可扩展性等方面的因素.
智能运维安全管理平台SiCAP记录每一笔操作的详细日志,便于事后追溯和责任追究。企业资产管理
智能运维安全管理平台SiCAP利用AI算法自动调整安全策略,适应不断变化的威胁环境。自动化分析
SiCAP-流量分析,通过采集、存储和分析全量网络流量,并结合SiCAP的其他功能模块,基于回溯分析数据包特征、异常访问行为、异常网络行为及关联分析,鉴别异常访问行为,识别漏洞、木马、APT攻击等已知和未知的安全威胁行为,具备多维的数据分析及深度挖掘能力,提供端到端的全流量行为、性能的可视化分析能力,帮助用户从海量数据中聚焦真正的安全风险,有效降低风险影响,助力用户建立可视、可控、性能优化的自适应网络安全架构。
自动化分析
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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