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在建设时通常遵循先进性和成熟性原则,采用的是符合当前IT发展趋势的先进技术和成熟的产品,确保该信息系统在未来不落后,保证平台在技术上成熟、稳定和可靠。遵循可靠性原则,整个网络系统必须具备高度的稳定性和可靠性。网络系统运行稳定、故障率低、容错性强,实现7*24小时正常工作。遵循影响小原则,在方案设计及实施时,尽可能地采用对网络、系统、应用影响小的技术手段,对现有系统不产生干扰,保护现有系统。遵循安全性原则 ,在规划设计和维护管理的过程中要充分考虑网络建设和信息安全相结合的原则,从技术、管理等方面制订严格的方案,形成多层次、多方位的安全保密防线,确保系统的安全性。遵循开放性原则,技术方案保持开放性,兼容业界主流的技术和协议。支持丰富的API接口供外部系统调用、丰富的数据接口供外部系统数据接入。遵循可扩展原则,技术方案具备高度扩展能力,可按需在线增加节点,扩展时不影响服务。自动化的工作流可以确保特权访问请求得到及时且合规的审批。日志聚类

部署PAM解决方案远非一劳永逸,其成功极大依赖于管理体系与人员意识的协同。首先,必须明确权责归属,指派特权账号的管理员、所有者和审计员,避免职责不清。其次,需制定清晰的管理策略与流程,涵盖账号创建、权限审批、会话监控和应急响应等全生命周期。此外,持续的用户培训与意识教育至关重要,尤其是针对系统管理员和开发者,使其理解安全规范并主动参与。技术工具是引擎,而管理流程是方向盘,人的因素则是燃料。唯有将技术、流程与人三者有机结合,才能构建一个可持续且真正融入企业安全文化的PAM体系。文件传输告警CMDB是IT服务目录的底层支撑,确保服务目录中的组件关系准确无误。

平衡的艺术——在安全与用户体验之间。IAM策略的制定,始终是一场在安全性与用户体验之间寻求平衡的艺术。过于严格的安全策略,如频繁的MFA验证、复杂的密码规则和漫长的审批流程,会招致用户反感,迫使他们寻找“捷径”,反而降低了安全性。而一味追求便捷,又会引入巨大的不安全性。出色的IAM设计在于实现“安全无感”或“安全无缝”。例如,采用自适应认证,对于从信任设备、常规办公地点发起的访问采用简易流程,而对于异常登录行为则自动触发强认证。通过SSO和自动化生命周期管理减少用户摩擦,同时将安全性智能地嵌入访问流程的后台,方能实现安全与效率的真正和谐。
IT基础设施库(ITIL)是ITSM领域所普遍认可和采用的实践框架。它提供了一套详尽的、标准化性的实践指南,涵盖了从服务战略、服务设计、服务过渡到服务运营以及持续服务改进的整个生命周期。ITIL并非一个僵化的标准,而是一个灵活的知识体系,企业可以从中汲取灵感,并根据自身规模和需求进行裁剪采纳。其价值在于提供了通用的术语、流程和角色定义,在标准的实践框架下,为企业建立标准化、规范化的IT服务管理能力奠定了共同的基础。会话录像和操作日志能够保存多久?能否支持关键词检索?

特权访问管理——守护IT的“王冠明珠”。在所有身份中,有一类账户拥有至高无上的权力,如系统管理员、数据库管理员账户,它们被称为特权账户。这些账户是非法者梦寐以求的“王冠明珠”,一旦被窃取,整个企业IT基础设施将门户大开。特权访问管理(PAM)是IAM体系中专门针对此类高危账户的子领域。PAM的关键实践包括:将特权密码存入安全库,使用时需按需申请和审批,而非明文掌握在个人手中;对特权会话进行全程监控和录像,如同银行金库的监控;特权访问,确保管理员只在执行特定任务时获得临时权限。PAM是纵深防御体系中保护资产的一道关键防线。问题管理的根本任务是识别并处理引起事件的深层根源,防止其重复发生。ITSM咨询
必须对所有特权账号实施全生命周期的自动化管理。日志聚类
SiCAP-IAM的身份风险管控,利用阈值及数据分析方式对账号的风险情况进行分析,识别出活跃账号、僵尸账号、弱口令账号、孤儿账号等风险账号,通过自动化脚本实现对账号的自动锁定、自动删除等处理操作,同时可以设置事件监控机制,实时监测账号的开通、锁定、密码过期、账号到期等活动,并通过邮件、短信等方式发送风险通知;利用行为分析引擎对用户行为进行实时监控和分析,可识别用户异常访问时间、登录频率异常、登录环境异常、登录次数异常等,从而及时发现潜在的安全风险。同时SiCAP-IAM建立自动化决策引擎,根据异常行为的严重程度和风险评估,自动或手动设置触发相应的响应操作,根据预设策略进行阻断、二次认证或放行等操作,以提高系统的安全性。日志聚类
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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