網絡流量可視化

是像遙感衛星一樣俯視整個云計算中心,逐步還原網絡流量所代表的應用,洞悉網絡和服務器流量的異常變化,通過使用實時監控和預測分析等功能, 為用戶體驗提供全新的革命性保駕護航.

通過進行高速的數據采集,對數據進行有效的清理,并建立數據模型, 了解網絡流量的含義,然后在大數據平臺上進行數據的合并、匯總、排序、統計等操作, 支持對網絡異常事件的捕捉、分析、監控和故障排錯。

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網絡安全

在網絡流量可視化的基礎上,設計針對不同協議、應用的的安全計算模型,對外進行DDoS的預警, 尤其是能對應用層的CC攻擊進行實時檢測。對內通過自學習模型,分析malware和C&C通訊協議,在第一時間內發現被控制的機器。

由于傳統的網絡防御設備對0day的攻擊是防不勝防,高級風險入侵(APT)的檢測又面臨著被黑客繞過的風險,利用行為分析在機器被入侵后的最短時間內發現受害者是目前最有效的檢測手段。大數據分析幫助在海量的數據中提取攻擊特征,進行多維度的復雜計算,快速定位淪陷的目標。

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