智能运维安全管理平台基本参数
  • 品牌
  • InforCube
  • 型号
  • SiCAP
  • 厂家
  • 上海上讯信息技术股份有限公司
智能运维安全管理平台企业商机

SiCAP-OMA小功能:运维工作台背景:堡垒机作为运维人员日常使用的工具,除满足合规审计要求外,也需要帮助提高运维工作效率。大多堡垒机产品的迭代更新只是不断将功能进行丰富与堆砌,功能入口零散,相关业务操作不连贯,用户体验较差。SiCAP-OMA依赖于IT服务管理的标准化流程理念,强化用户使用场景,形成了运维工作台,例如:运维人员可以集中进行运维、申请等日常工作,主管可以集中处理审批、协作等相关事务,使得工作入口更聚焦,操作更方便。运维工作台的设计,可以将待处理工作集中化、聚焦化,简化操作步骤,从而有助于提升工作效率,提高用户体验。


成功的CMDB项目应从业务关键服务入手,逐步扩展,而非试图一次性录入所有资产。特权账号安全

特权账号安全,智能运维安全管理平台

SiCAP-资产配置管理(CMDB),基于国际CMDB技术理念,实现企业IT资产库的自动化管理。提供系统资产自动发现、统一配置管理、配置基线、配置自动核查、自动化巡检等功能,实现了资产全生命周期集中自动化管理,帮助企业***掌握资产信息,达到降低成本和提高运营效率的目的;构建业务模型,将IT资产之间的联系与真实业务系统一一对应,以业务视角集中管理、可视化展现,可提供基于业务的关联分析,助力于准确定位故障点,缩短故障恢复时间。


堡垒机可视化容量管理确保以合理的成本及时提供足够的IT资源来满足当前和未来的业务需求。

特权账号安全,智能运维安全管理平台

服务请求是用户提出的、低影响的、重复性的标准请求,例如软件安装、权限申请、密码重置、信息咨询等。服务请求管理流程的关键是标准化和自动化。通过将这类请求预定义为标准化的“服务项”,并利用服务目录门户和自动化工作流(如自动执行密码重置、通过接口自动开通权限、通过接口自动进行账号申请等),可以极大地提高处理效率,缩短交付时间,释放IT人员精力去处理更复杂的事务,同时为用户提供类似“电商”般的自助服务体验。

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。


配置项(CI)的粒度设计需平衡管理需求与维护成本,避免过于复杂或简单。

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随着企业规模的扩大和大数据、云计算、AI等技术的不断涌现,企业的IT环境变得日益复杂,使得传统的人工管理和单一工具的使用变得低效且难以应对。企业开始意识到IT不仅是支撑业务的后端工具,更是推动业务创新和竞争力的关键因素,所以企业要求IT与业务紧密结合,IT服务管理系统能够帮助IT部门更好地理解业务需求,快速响应变化,为业务创造更多价值。而传统的IT服务管理,因为缺乏自动化工具和标准化流程,手动操作已发生错误,导致IT服务效率低,同时可能增加资源浪费。对于企业员工,经常会面临简单问题重复发生,多头入口边界不清,遇到问题常常不知道该找谁,问题提出后,无人及时响应,与处理人员沟通不畅,有人处理了,但又没办法实时了解进度等问题;对于服务团队,经常会遇到80%高频重复类问题反复被处理,任务繁重,工作节奏混乱,又很难量化,知识积累了很多,但是缺乏共享途径,跨部门协作流程复杂,部门壁垒难打破等问题。对于管理团队,经常因为无法实时掌握团队的服务状况,往往客户投诉才发现问题,团队人员安排是否合理、人员能力是否适配、工作效率如何改进没有实际的参考数据,考核没有量化,无抓手,同时组织规模扩张对IT服务管理也带来挑战。堡垒机集群如何避免产成的单点故障?灾备切换时间一般是多少?信息架构

对于目标资产的自动识别,有哪些方式可以采用?特权账号安全

SiCAP-数据分析,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,对IT资产配置、监控、运维、日志、流程等数据进行综合智能分析,包括异常风险分析、多维主因、根因分析、智能审计、智能运维、智能预测、智能机器人助手等多个技术方向的落地场景,提升了整体风险感知和安全动态防护。***的数据综合分析,丰富的智能化业务场景。做到异常风险分析、多维主因分析、根因分析、智能审计、智能运维、智能预测、智能助手。


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