正孚业务安全监测系统
全方位监测业务运行状态，及时发现业务异常，保障业务连续性
系统概述
正孚业务安全监测系统是一款基于人工智能技术与业务视角的行为分析与异常发现平台。通过对用户业务数据的多维度分析，能够快速、准确地发现攻击者或内部人对业务系统的非正常操作，并能够在此基础上关联网络安全防御能力，在业务系统或敏感数据遭受实质性破坏前阻止攻击行为的产生。
核心功能
建立“业务画像”体系
基于本地化数据的学习能力
根本上改善防守方劣势
海量维度的学习和检测能力
基于业务场景的安全分析
AI模型+安全场景
业务分析+安全告警
异常检测技术+业务专家经验
业务层面实现预警
破坏性操作前置条件判断
破坏性操作尝试性动作判断
规律性或随机性行为判断
已知恶意行为预测
异常实体分析能力
人为操作行为分析
应用间调用行为分析
业务流程顺序规律分析
数据分布特性进行分析
产品优势
- 聚焦业务防御：不同于传统安全检测依赖海量规则，该系统通过学习用户业务规律，分析异常行为，实现精准防御。
- 从被动到主动防御：从传统的事后溯源转变为事前预警，能够在业务受到影响前采取行动。
- 降本增效：采用重点业务重点保护模式，避免资源浪费，提高安全防护性价比。
- 智能化检测：利用 AI 技术，对业务行为进行综合分析，发现未知威胁，提高检测准确度，减少误报和漏报。
应用场景
人员行为异常分析
特权操作监控
聚焦特权账户的异常行为，如非工作时间登录、执行高风险命令等。
异常操作识别
通过用户行为基线，实时监测与常规操作不符的行为，如大量敏感文件访问、越权操作尝试等。
社工行为防范
关注可能涉及社会工程学的异常行为，如频繁获取他人账号信息、异常查询组织架构等。
数据读写监控
监测用户对敏感数据的访问模式，重点识别异常数据导出、大规模下载、非工作时间访问等行为。
IT环境异常分析
故障根因定位
采集系统日志和性能指标，运用机器学习算法构建因果模型，精准定位故障源头。
设备状态监测
实时监控基础设施运行状态，通过健康基线识别异常行为，如CPU负载过高、内存泄漏等。
告警降噪处理
建立告警关联规则和优先级模型，过滤冗余告警，提炼关键异常事件。
API调用分析
分析API请求频率、响应时间和错误率，识别性能瓶颈和异常调用模式。
业务环境异常分析
反电诈监测
构建智能风控模型，实时监测交易行为，识别异常模式，拦截电信诈骗。
反骚扰识别
利用自然语言处理和行为分析，识别并拦截恶意营销和垃圾信息。
反洗钱追踪
建立交易网络分析模型，追踪资金流向，发现洗钱活动迹象。
反套现防范
分析交易特征和信用记录，识别异常套现行为并采取措施。
生产故障预测
运用机器学习算法分析设备数据，预测潜在故障，减少生产中断。