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模块介绍

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。

功能介绍

• 异常风险分析

  日志异常检测：基于日志聚类、模式识别等机器学习技术与算法，发现异常日志与潜在风险。
  异常行为分析：建立行为基线，关联用户与资产行为，使用机器学习等算法找出严重偏离基线的可疑异常行为。
  威胁攻击监测：基于网络流量，应用机器学习、深度学习等人工智能技术与算法，回溯分析异常网络行为，通过与威胁情报、行为模型匹配，发现潜在安全威胁和未知网络攻击。
• 多维主因分析

  主要是对流量事件的多维主因分析，能够找出产生流量异常的主要维度。
• 根因分析

  对告警或异常事件，结合网络拓扑、资产及业务关联关系、故障传递关系等，应用决策树、关联分析等智能算法，定位问题根源，有效缩短故障解决时间。
• 智能审计

  对运维会话与历史审计记录，应用大数据与机器学习算法，通过分析字符命令和用户行为形成规则库，通过匹配规则库审计运维操作命令和操作行为是否正常，对运维会话进行智能审计，提供智能评分与健康度等级，辅助审计管理员日常审计工作，并可根据最终审计结果对规则库进行动态更新。
• 智能运维

  运维授权推荐：应用智能算法，根据历史授权，用户角色、属性以及资产信息，对新用户进行授权推荐，方便快速授权。
  快速派单推荐：当资产发生故障或异常时，基于智能算法和自动化脚本搜集故障特征、分析故障原因，形成故障特征，根据这些故障特征和历史运维行为生成工单推荐信息，方便快速形成特殊运维工单进行运维处理。
  运维故障解决方案推荐：通过分析历史运维信息，并结合用户提供的运维解决方案知识，形成运维知识库，基于故障特征进行解决方案推荐和相关历史运维信息推荐，协助用户快速解决故障。
• 智能预测

  依托大数据分析和机器学习能力，建立起面向业务场景的故障预测模型，基于历史告警的相关性进行关联分析和深度学习。同时与监控系统实时获取的数据结合，进行IT故障、容量等的趋势分析和预测，对未来可能发生的故障进行预警，实现故障的智能预测。
• 智能助手

  在信息生产方和信息消费方之间搭建起桥梁，采用高性能计算框架，通过采集用户历史行为与功能关联性等数据进行整理，基于机器学习、数据挖掘等技术，建立用户画像体系，融合多种算法模型，全方位、多维度精准预测、推荐用户所需功能或内容，降低用户操作成本。

模块介绍

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。

功能介绍

• 全流量采集与解析

  支持网络数据包、Netflow流数据等多种数据源流量实时采集；支持TCP/IP、HTTP、ICMP、SSL等上千种网络协议识别与实时解码，可提取网络元数据进行分析。
• 全流量回溯与统计

  提供原始全流量数据完整记录，可实现完整的攻击溯源、取证分析，在责任界定时提供真实可靠的证据依据；支持全流量数据的实时统计与分析，可视化展示流量大小、丢包率、重传率、网络延时、链路堵塞等网络质量情况。
• 流量预测

  基于历史流量数据，形成流量基线，预测流量趋势，对超出预测趋势的情况进行异常事件提醒，同时可运用智能算法进行多维主因分析，分析异常原因。
• 异常流量分析与告警

  异常访问行为分析，可分析网络访问行为，输出会话级指标，对比行为基线，发现异常访问行为。
• 威胁性分析，可通过深度分析流量行为特征以及网络指标，与异常行为模型进行对比，及时发现网络中存在的威胁行为。
  关联分析，可与SiCAP平台的各类安全事件进行关联分析，辅助定位根因，缩减影响范围。
  风险告警，支持客户端、邮件、短信、微信多种告警方式，确保异常事件及时响应。
• 流量应用与可视化展示

  基于流量数据，可进行广泛的应用，包括：形成网络流量拓扑、自动发现IT资产、自动发现资产协议等。
  可视化展示，多维度数据以各类图标样式进行丰富多样的可视化展现，方便进行数据分析。