風(fēng)險分析的智慧大腦
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主動識別風(fēng)險能力弱
企業(yè)通常只能在安全事件發(fā)生后進行事后處理，而已發(fā)生的安全事件可能已經(jīng)給企業(yè)帶來難以挽回的損失，缺少風(fēng)險提前發(fā)現(xiàn)和預(yù)警的能力。
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缺少事中控制手段
當(dāng)安全事件發(fā)生時，難以定位事件發(fā)生的位置和發(fā)起人，同時缺乏相應(yīng)的控制手段立即中止事件。
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事后追溯和分析困難
對于已經(jīng)發(fā)生的安全事件，特別是涉及范圍較廣時，難以串聯(lián)各方數(shù)據(jù)形成有效的追蹤鏈條，追溯難度大、效率低，難以快速響應(yīng)和補救。
簡介
INTRODUCTION風(fēng)險引擎是“融合認(rèn)證服務(wù)”的增強組件，作為融合認(rèn)證服務(wù)的“大腦”來分析風(fēng)險，通過設(shè)計風(fēng)險阻斷機制，實時告知組織訪問控制存在的潛在風(fēng)險，實現(xiàn)事前智能風(fēng)險防范?；谑孪阮A(yù)設(shè)好的風(fēng)險管理規(guī)則，可實時計算任意訪問的風(fēng)險評分，對用戶訪問元數(shù)據(jù)（時間、地點、習(xí)慣、賬號、關(guān)系、行為、權(quán)限等）進行控制。
應(yīng)用這種基于上下文級別的行為風(fēng)險管理，收集用戶日常登錄系統(tǒng)的操作行為和使用習(xí)慣，持續(xù)深度學(xué)習(xí)其行為特征，并基于該計算模型主動收集用戶行為相關(guān)數(shù)據(jù)進行建模。通過對組織用戶訪問元數(shù)據(jù)的收集、清洗，對用戶的訪問行為進行實時、全面評估，當(dāng)系統(tǒng)檢測到反欺詐風(fēng)險時，主動阻斷風(fēng)險以保證用戶訪問的安全性。
產(chǎn)品特性
FEATURES-
大數(shù)據(jù)平臺
風(fēng)險引擎建立在大數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，采用了Hadoop、Spark、Streaming、ELK、ETL等技術(shù)，能夠持續(xù)匯聚IAM體系和企業(yè)資源各個節(jié)點的海量數(shù)據(jù)，支撐風(fēng)險模型的建立和持續(xù)優(yōu)化。
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靈活的數(shù)據(jù)收集
對實時數(shù)據(jù)和非實時數(shù)據(jù)提供多種靈活的采集手段，提供數(shù)據(jù)收集適配功能，通過配置靈活的采集不同數(shù)據(jù)源的不同數(shù)據(jù)；提供數(shù)據(jù)收集監(jiān)控功能，監(jiān)控數(shù)據(jù)收集情況。
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智能風(fēng)險分析模型
利用人工智能領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)對采集的各類數(shù)據(jù)進行深度挖掘，從多個維度建立對應(yīng)的風(fēng)險模型，在數(shù)據(jù)積累的過程中不斷對模型進行訓(xùn)練，確保風(fēng)險識別更科學(xué)、更準(zhǔn)確。
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動態(tài)訪問控制
結(jié)合BAM實現(xiàn)用戶訪問行為的動態(tài)風(fēng)險檢測，對存在風(fēng)險的訪問行為實施動態(tài)調(diào)整安全策略，如調(diào)度二次認(rèn)證、阻斷等，對正常的訪問行為提供安全快捷通道，實現(xiàn)安全性與便捷性的平衡。
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可擴展的風(fēng)險策略庫
平臺風(fēng)險策略庫除了內(nèi)置通用支持靈活擴展的能力，能為企業(yè)的特定業(yè)務(wù)和場景定制符合需要的風(fēng)險模型、風(fēng)險規(guī)則和風(fēng)險處理策略。
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風(fēng)險服務(wù)輸出
平臺通過標(biāo)準(zhǔn)接口或SDK的方式對外輸出風(fēng)險檢測相關(guān)服務(wù)，通過賦能，將風(fēng)險檢測能力延展至各類應(yīng)用、終端和設(shè)備的使用場景中，較低成本提升企業(yè)信息化資產(chǎn)整體的安全性。
應(yīng)用場景
SCENARIOS-
01
風(fēng)險監(jiān)控大盤
提供各類風(fēng)險信息的數(shù)字大盤，多維度展現(xiàn)平臺風(fēng)險監(jiān)控信息。
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02
風(fēng)險檢測場景
平臺支持對B/S應(yīng)用、C/S應(yīng)用、移動應(yīng)用、PC桌面、設(shè)備等各類信息化資源的登錄、認(rèn)證、業(yè)務(wù)操作等場景進行風(fēng)險檢測。
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03
預(yù)置風(fēng)險模型
平臺預(yù)置了常見的風(fēng)險模型及相關(guān)風(fēng)險規(guī)則，如異地登錄、非信任設(shè)備、非常用IP、非習(xí)慣行為等風(fēng)險，能夠滿足通常訪問場景下的風(fēng)險檢測需求。
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04
風(fēng)險分析維度
平臺從多個維度進行相關(guān)數(shù)據(jù)的采集以確保風(fēng)險分析的可靠性和準(zhǔn)確性，綜合設(shè)備、地點、時間、資源、認(rèn)證、行為、環(huán)境、權(quán)限等方面進行全盤風(fēng)險分析。
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05
UEBA視圖
提供UEBA分析視圖，從訪問分布、地點分布、設(shè)備分布、風(fēng)險分布、認(rèn)證偏好、失敗原因、登錄排行、活躍用戶等多個方面提供統(tǒng)計分析，輔助企業(yè)了解用戶行為、平臺承載量和風(fēng)險趨勢以進行決策。
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06
風(fēng)險審計
提供可視化風(fēng)險審計信息查詢，便于管理人員對風(fēng)險事件進行詳細追蹤，從風(fēng)險事件發(fā)生的時間和地點、風(fēng)險賬號詳細信息、風(fēng)險處理過程、風(fēng)險確認(rèn)和消除情況等方面實現(xiàn)風(fēng)險閉環(huán)審查。
產(chǎn)品架構(gòu)
ARCHITECTURE平臺基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對訪問控制進行風(fēng)險計算，對用戶訪問元數(shù)據(jù)（時間、位置、習(xí)慣、賬號、關(guān)系、行為、權(quán)限等）進行控制，并基于該計算模型主動收集用戶行為相關(guān)數(shù)據(jù)進行建模。在數(shù)據(jù)統(tǒng)一查詢、展示方面，風(fēng)險引擎同時提供了基于一些開源技術(shù)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的可視化、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一查詢能力。
產(chǎn)品優(yōu)勢
advantage-
風(fēng)險數(shù)據(jù)收集
基于Elastic Stack體系中Beat + Logstash + Elastic Search對竹云產(chǎn)品的日志數(shù)據(jù)進行采集、存儲，目前內(nèi)置對竹云統(tǒng)一認(rèn)證平臺+融合認(rèn)證產(chǎn)品的日志進行收集。同時它自身也具備按需求收集業(yè)務(wù)系統(tǒng)日志的能力。
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風(fēng)險判斷服務(wù)
為具體場景提供不同的風(fēng)險分析服務(wù)，結(jié)合“融合認(rèn)證服務(wù)”能為融合認(rèn)證服務(wù)的多因素認(rèn)證能力變得智能化，如果獨立使用也可為應(yīng)用提供風(fēng)險的識別，并提供異常行為處理的判斷依據(jù)。
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風(fēng)險規(guī)則管理
提供靈活的定制化風(fēng)險規(guī)則模塊的能力，并可以通過可視化的方式對風(fēng)險規(guī)則模塊、風(fēng)險規(guī)則相應(yīng)的風(fēng)險策略進行相應(yīng)的配置。讓一個風(fēng)險規(guī)則可以服務(wù)于多種場景，并且每種場景可以使用不同的風(fēng)險策略。
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渠道管理
用于建立應(yīng)用、應(yīng)用中的業(yè)務(wù)點與風(fēng)險規(guī)則的關(guān)系，并以場景為服務(wù)單位對外提供風(fēng)險判斷服務(wù) ，可以對渠道、場景做新增、刪除、啟用、禁用、修改、查詢、關(guān)聯(lián)風(fēng)險、風(fēng)險關(guān)聯(lián)展示等操作。
