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AiLPHA安全分析与管理平台（又称为：AiLPHA大数据智能安全平台）是一款结合大数据技术和人工智能算法的安全运营系统。采用业界领先的大数据分析技术架构和自研AI深度感知引擎，运用用户实体行为分析、安全编排与自动化响应、多维态势感知等技术为企业级用户提供全局安全态势感知能力， 保障其业务不间断稳定运行。 平台部署在用户侧， 通过威胁发现、智能研判和自动化响应处置的流程，提高安全运维工作效率，构建智能安全运营体系，实现安全运营的闭环管理，致力于让安全更智能，更简单。该产品已广泛应用于政府、金融、运营 商、公安、军工、电力能源、税务、工商、社保、交通、卫生、教育等各企事业单位。
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超大规模数据治理
多源异构数据采集与范式化
建立万亿级别安全数据中心
基于内存计算实时动态分析
分布式大数据架构弹性扩容
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多维建模威胁分析
深度感知智能引擎（DIS）
安全模型威胁检测（ATT&CK）
自适应策略优化调整（AI Model）
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安全事件紧急响应与处置闭环
丰富化数据准备
预置化分析场景
自动化响应处置
实用性重保监测
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态势感知
泛安全数据、自动化响应、发现威胁、智能研判
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内网安全防护
企业75%的威胁来自于内部网络。基于UEBA实现内部威胁行为识别，主动预警，帮助满足安全合规要求，同时提高企业生产力和公信力
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安全管理协作
多租户、分级部署；租户级权限隔离与数据共享；应急处置、绩效考核；跨组织协同运维
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安全攻防演练
网络安全攻防体系：检测、预警、监测、防护、分析、溯源；大幅度降低误报、重报、漏报；一键联动多种安全防护设备做处置。
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重大活动保障
云管端、边界、应用、安全设备持续监测：战备、临战、实战、战后
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等保2.0
关键网络，节点监测；新型网络，攻击分析; 安全管理，集中管控
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金融
核心痛点：
风险资产梳理、业务稳定保障
解决方案：
采用自研引擎对用户网内资产进行细粒度测绘，基于流量实现资产自发现，建立包括资产指纹、运行状态、风险指数的配置仓库。通过高级威胁发现、深度智能分析、自动化处置响应安全运营三部曲保障金融客户业务持续稳定运行。
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央企部委
核心痛点：
设备孤立、协同监管、合规建设
解决方案：
整合全局数据资源并实现多层级架构管理、数据权限隔离与风险情报共享。总部与各分部协同运维，针对重大安全事件快速全局响应。总部对全局安全态势进行监管，通过建立绩效考核机制对安全运维工作复盘。满足《网络安全法》、等保2.0等对日志存储时间和安全集中管理的要求。
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政府
核心痛点：
政务网安全、数据共享安全75%的威胁来自于内部网络。基于UEBA实现内部威胁行为识别，主动预警，帮助满足安全合规要求，同时提高企业生产力和公信力。
解决方案：
建立城市级安全大脑运营中心，收集处理数据共享交换过程中的安全数据。结合网络安全态势感知、异常流量监测、用户行为分析等安全检测技术，建立覆盖数据全生命周期的安全监管机制，确保每一条数据来源清晰、流向合规、使用正当。实现数据治理现代化、感知数字化、服务集约化、决策科学化。
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运营商
核心痛点：
网内资产梳理、内外部风险识别、敏感操作检测
解决方案：
构建大数据中心内网资产自发现能力，实现对内外部威胁的智能分析并准确快速触发安全告警。深度分析发现潜在的威胁并实现预警通知快速响应解决重大安全问题。对用户异常和敏感行为实现智能检测，动态鉴别用户可信度并分配用户权限，防范越权操作行为。基于海量流量分析发现资产，自动建立资产配置仓库，杜绝安全隐患。
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医疗
核心痛点：
安全分区管理、高级威胁检测、业务连续性保障
解决方案：
合理划分安全域实现资产分区管理，通过清晰的资产列表与拓扑结构辅助定位风险资产。通过建立全网连接关系图谱，内网访问关系一目了然，资产感知精准定位关键节点，快速确定威胁影响范围，协助安全管理人员及时处置重大安全事件，践行全天候、全方位的安全态势感知。实现对未知威胁的深度检测与预警，联动防护设备实现安全事件闭环处置，保障业务稳定运行。
