资产智能识别与监测
- 资产自动化识别与建模
- 主动网络扫描被动流量监听
- 资产变更及可用性检测
- 资产可视化


威胁智能量化与分析
- 社区化数据与安全智库
- 机器学习识别未知威胁
- 资产信誉度识别
- 情报共享中心
基于攻击链的风险管理
- 安全漏洞及攻击事件管理
- 多维度聚合分析与风险画像
- 合规要求与监测策略
- 异常检测及协议溯源

构建人工智能驱动的威胁分析和监测感知体系
集成网藤能力中心最新研究成果,专注于提供最优技术解决方案
通过主动检测、被动流量监听以及第三方数据导入形式,深度梳理企业潜在的IT资产信息,如端口、应用、服务、MAC地址等信息;
同时根据企业业务区域划分,构建企业内部资产管理模型;结合可视化技术,对资产拓扑、访问关系,资产活动日志等信息进行多维度可视化呈现
利用机器学习模型提升对未知威胁及持续变化攻击的感知能力,同时对已有安全事件进行多维度聚类分析,洞察独立事件间的关联性,结合可视化,进行威胁狩猎
致力于最前沿的安全技术研究与分享
从公有云到私有云,已有来自多个行业的企业和团队使用网藤风险感知服务
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