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    為什么需要上網行為分析

    內部泄密如何追溯? 近期熱點事件關注度怎樣? 員工怠工情況如何? 學生沉迷網絡如何發現? 人員離職風險情況如何? 校園學生網貸如何分析? 組織中一些風險行為隱蔽,
    難發現、難管理

    海量的上網行為日志蘊含無限價值,深入分析不僅能感知組織風險行為,還能挖掘更多業務價值 用戶需要的是不僅僅是報表,而是一個能夠簡單高效挖掘業務價值的平臺

    產品概述

    深信服行為感知系統BA(Behavior Awareness System),是深信服上網行為管理的又一大顛覆式創新,
    它基于上網行為管理的海量上網日志,對用戶行為特征進行深度建模分析,不斷推出不同場景的行為感知應用,持續挖掘數據價值,幫助組織洞悉行為風險,簡化運維管理。

    BA系統

    深信服上網行為管理 收集數據 結果呈現 數據分析 圖計算、機器學習、MVCC等 APP式分析呈現 底層技術 MapReduce框架、列式存儲等 應用呈現 應用商店+行為感知應用

    場景式行為感知

    每一個行為感知應用幫您感知一類風險行為

    • 組織行為風險
    • 網絡運維管理
    • 泄密追溯分析
    • 工作效率分析
    • 離職風險分析
    • 事件感知
    • 校園網貸分析
    • 沉迷網絡分析
    • 圖書館資源優化分析
    1. 泄密追溯分析

      分析組織敏感信息和文件的外發情況,及時預警泄密風險,多維度追溯泄密軌跡。
      為您提供
      整體外發風險概括:
      展現外發敏感文件的次數、類型、通路等狀況
      泄密追溯:
      上傳文件和關鍵詞,追溯外發人員、時間和發送工具等軌跡
      風險預警:
      設置敏感信息和文件,一旦發現外發,迅速告警
      點擊查看詳情
    2. 工作效率分析

      分析組織的員工怠工情況,及時發現消極怠工的部門和人員,找到影響工作效率的因素。
      為您提供
      工作效率整體情況:
      展示整體怠工總人數和日均怠工時長
      消極怠工的因素:
      影響工作效率的無關應用排行,怠工集中的時間段
      怠工情況排行:
      給出怠工情況最嚴重的部門排行和員工排行
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    3. 離職風險分析

      提前發現潛在離職風險的員工,便于組織及時安撫或妥當處置。
      為您提供
      潛在風險列表:
      分析存在離職風險的人員列表,以及風險等級
      風險分析:
      給出離職風險的判定依據
      點擊查看詳情
    4. 事件感知

      分析熱門事件或敏感事件在組織內部的傳播狀況,避免發生難以控制的負面影響。
      為您提供
      自定義事件:
      設置事件的關鍵詞組,篩選傳播應用和網頁
      事件關注度分析:
      分析事件關鍵詞的搜索次數,給出活躍用戶排行
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    5. 校園網貸分析

      幫助學校分析學生網絡貸款情況,及時發現已產生網貸和關注網貸的學生。
      為您提供
      整體網貸情況:
      分析展現網貸總人數、高風險人數、關注人數
      高風險網貸人群:
      給出已經產生網貸行為的學生名單,以及判斷依據
      關注網貸人群:
      給出關注網貸的學生名單,以及訪問信貸網站的次數和種類
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    6. 沉迷網絡分析

      幫助學校發現沉迷網絡的學生,便于進行有針對性的輔導和教育。
      為您提供
      沉迷網絡概況:
      沉迷上網總人數,以及沉迷游戲、視頻等各類應用的人數
      沉迷學生名單:
      分析學生上網時長排行、熱門網絡應用以及最近上網時長趨勢
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    7. 圖書館資源優化分析

      幫助圖書館分析電子資源的搜索熱度和已購資源的利用率,為購買決策提供數據支撐。
      為您提供
      已購資源排行:
      分析已購買資源庫的訪問和下載量排行
      熱門資源排行:
      分析訪問或下載量最多的資源庫(未購買的),展現資源庫的關注度
      惡意下載分析:
      統計惡意下載資源行為
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    • 全網上網態勢分析
    • 分支網絡監測運維
    • 專線質量分析
    1. 全網上網態勢分析

      匯總實時數據,整體分析并直觀展現廣域網各分支的上網狀況和安全現狀。
      為您提供
      全網上網整體狀況:
      直觀展現分支網絡狀態、接入用戶數、應用分布等態勢
      應用行為分析:
      用戶行為傾向分析、熱門URL排行、終端類型等
      網絡安全信息:
      展現網絡威脅狀況和不良上網行為信息(需配合深信服NGAF)
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    2. 分支網絡監測運維

      迅速發現分支的網絡故障情況,幫助管理員快速定位并解決問題。
      為您提供
      分支網絡集中預警:
      快速查看各個網點的網絡狀況,及時告警網絡故障類型
      分支網絡分析:
      排查網絡問題,快速定位分支網絡故障原因
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    3. 專線質量分析

      分析各個專線帶寬使用情況以及專線質量,并直觀展現;評估專線帶寬是否夠用,為購買決策提供數據支撐。
      為您提供
      專線帶寬負載排行:分析專線的帶寬利用率,判定是否處于高負荷狀態
      專線應用排行:統計分析專線中各業務應用的流量分布狀況
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    方案構成

    數據分析 數據采集
    多系統結合 — 數據采集和數據分析
    整個方案包括數據采集和數據分析兩部分:上網行為管理負責采集數據,行為感知系統負責數據分析和展現。
    深信服行為感知系統和上網行為管理系統深度耦合,實現數據分析和上網行為管控智能聯動。
    BA核心組件 — 應用商店
    行為感知應用:各種數據分析方法被抽象成一個個應用,每個行為感知應用幫助用戶解決一個業務問題。而且應用與平臺解耦和,可以隨需索取,用完即走。
    應用商店:集中管理所有行為感知應用,應用的安裝、更新、卸載就像手機管理APP一樣簡單。

    我們的優勢

    • 自研數據分析平臺(IterateDB)
      自主研發TB級數據分析平臺,實現秒級查詢
      融入MapReduce分布式軟件框架思想,擴展能力優良
      獨特的組件化模式,用完即毀,節省大量性能開銷
    • 平臺穩定高效
      超過1萬8千臺設備穩定運行著IterateDB
      實現統計查詢視圖秒級返回
      IterateDB內部組件零故障
    • 數據分析更準確
      融合圖計算和機器學習技術,使建模分析更科學
      人機流量分離技術,剔除無關流量干擾,統計分析更準確

    案例

    光大銀行深圳分行采用深信服上網管理優化網關SG,對網絡進行改善。...
    華鑫證券在其營業部鏈路出口分別部署深信服上網行為管理(AC)加強業務網絡安全管理,并保障關鍵業務應用快速、高效的運行。...
    新浪作為“中國四大門戶網站”之一,擁有多家地區性網站,通過旗下五大業務主線為用戶提供網絡服務...
    華東師范大學是全國著名的師范類985高校,華東師范大學為了自身的管理需要及滿足政策合規性要求...
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