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      為什么需要上網行為分析

      內部泄密如何追溯? 近期熱點事件關注度怎樣? 員工怠工情況如何? 學生沉迷網絡如何發現? 人員離職風險情況如何? 校園學生網貸如何分析? 組織中一些風險行為隱蔽,
      難發現、難管理

      海量的上網行為日志蘊含無限價值,深入分析不僅能感知組織風險行為,還能挖掘更多業務價值 用戶需要的是不僅僅是報表,而是一個能夠簡單高效挖掘業務價值的平臺

      產品概述

      深信服行為感知系統BA(Behavior Awareness System),是深信服上網行為管理的又一大顛覆式創新,
      它基于上網行為管理的海量上網日志,對用戶行為特征進行深度建模分析,不斷推出不同場景的行為感知應用,持續挖掘數據價值,幫助組織洞悉行為風險,簡化運維管理。

      BA系統

      深信服上網行為管理 收集數據 結果呈現 數據分析 圖計算、機器學習、MVCC等 APP式分析呈現 底層技術 MapReduce框架、列式存儲等 應用呈現 應用商店+行為感知應用

      場景式行為感知

      每一個行為感知應用幫您感知一類風險行為

      • 組織行為風險
      • 網絡運維管理
      • 泄密追溯分析
      • 工作效率分析
      • 離職風險分析
      • 事件感知
      • 校園網貸分析
      • 沉迷網絡分析
      • 圖書館資源優化分析
      1. 泄密追溯分析

        分析組織敏感信息和文件的外發情況,及時預警泄密風險,多維度追溯泄密軌跡。
        為您提供
        整體外發風險概括:
        展現外發敏感文件的次數、類型、通路等狀況
        泄密追溯:
        上傳文件和關鍵詞,追溯外發人員、時間和發送工具等軌跡
        風險預警:
        設置敏感信息和文件,一旦發現外發,迅速告警
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      2. 工作效率分析

        分析組織的員工怠工情況,及時發現消極怠工的部門和人員,找到影響工作效率的因素。
        為您提供
        工作效率整體情況:
        展示整體怠工總人數和日均怠工時長
        消極怠工的因素:
        影響工作效率的無關應用排行,怠工集中的時間段
        怠工情況排行:
        給出怠工情況最嚴重的部門排行和員工排行
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      3. 離職風險分析

        提前發現潛在離職風險的員工,便于組織及時安撫或妥當處置。
        為您提供
        潛在風險列表:
        分析存在離職風險的人員列表,以及風險等級
        風險分析:
        給出離職風險的判定依據
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      4. 事件感知

        分析熱門事件或敏感事件在組織內部的傳播狀況,避免發生難以控制的負面影響。
        為您提供
        自定義事件:
        設置事件的關鍵詞組,篩選傳播應用和網頁
        事件關注度分析:
        分析事件關鍵詞的搜索次數,給出活躍用戶排行
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      5. 校園網貸分析

        幫助學校分析學生網絡貸款情況,及時發現已產生網貸和關注網貸的學生。
        為您提供
        整體網貸情況:
        分析展現網貸總人數、高風險人數、關注人數
        高風險網貸人群:
        給出已經產生網貸行為的學生名單,以及判斷依據
        關注網貸人群:
        給出關注網貸的學生名單,以及訪問信貸網站的次數和種類
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      6. 沉迷網絡分析

        幫助學校發現沉迷網絡的學生,便于進行有針對性的輔導和教育。
        為您提供
        沉迷網絡概況:
        沉迷上網總人數,以及沉迷游戲、視頻等各類應用的人數
        沉迷學生名單:
        分析學生上網時長排行、熱門網絡應用以及最近上網時長趨勢
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      7. 圖書館資源優化分析

        幫助圖書館分析電子資源的搜索熱度和已購資源的利用率,為購買決策提供數據支撐。
        為您提供
        已購資源排行:
        分析已購買資源庫的訪問和下載量排行
        熱門資源排行:
        分析訪問或下載量最多的資源庫(未購買的),展現資源庫的關注度
        惡意下載分析:
        統計惡意下載資源行為
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      • 全網上網態勢分析
      • 分支網絡監測運維
      • 專線質量分析
      1. 全網上網態勢分析

        匯總實時數據,整體分析并直觀展現廣域網各分支的上網狀況和安全現狀。
        為您提供
        全網上網整體狀況:
        直觀展現分支網絡狀態、接入用戶數、應用分布等態勢
        應用行為分析:
        用戶行為傾向分析、熱門URL排行、終端類型等
        網絡安全信息:
        展現網絡威脅狀況和不良上網行為信息(需配合深信服NGAF)
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      2. 分支網絡監測運維

        迅速發現分支的網絡故障情況,幫助管理員快速定位并解決問題。
        為您提供
        分支網絡集中預警:
        快速查看各個網點的網絡狀況,及時告警網絡故障類型
        分支網絡分析:
        排查網絡問題,快速定位分支網絡故障原因
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      3. 專線質量分析

        分析各個專線帶寬使用情況以及專線質量,并直觀展現;評估專線帶寬是否夠用,為購買決策提供數據支撐。
        為您提供
        專線帶寬負載排行:分析專線的帶寬利用率,判定是否處于高負荷狀態
        專線應用排行:統計分析專線中各業務應用的流量分布狀況
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      方案構成

      數據分析 數據采集
      多系統結合 — 數據采集和數據分析
      整個方案包括數據采集和數據分析兩部分:上網行為管理負責采集數據,行為感知系統負責數據分析和展現。
      深信服行為感知系統和上網行為管理系統深度耦合,實現數據分析和上網行為管控智能聯動。
      BA核心組件 — 應用商店
      行為感知應用:各種數據分析方法被抽象成一個個應用,每個行為感知應用幫助用戶解決一個業務問題。而且應用與平臺解耦和,可以隨需索取,用完即走。
      應用商店:集中管理所有行為感知應用,應用的安裝、更新、卸載就像手機管理APP一樣簡單。

      我們的優勢

      • 自研數據分析平臺(IterateDB)
        自主研發TB級數據分析平臺,實現秒級查詢
        融入MapReduce分布式軟件框架思想,擴展能力優良
        獨特的組件化模式,用完即毀,節省大量性能開銷
      • 平臺穩定高效
        超過1萬8千臺設備穩定運行著IterateDB
        實現統計查詢視圖秒級返回
        IterateDB內部組件零故障
      • 數據分析更準確
        融合圖計算和機器學習技術,使建模分析更科學
        人機流量分離技術,剔除無關流量干擾,統計分析更準確

      案例

      光大銀行深圳分行采用深信服上網管理優化網關SG,對網絡進行改善。...
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