全流量分析
識别網絡異常問題
識别網絡異常問題
基于全流量分析技術，利用人工智能(néng)分析流量（南北向(xiàng)與東西向(xiàng)）和載荷文件，識别異常協議、異常流量與主機異常行爲。
通過(guò)網絡故障大數據分析得知，75%的網絡故障是通過(guò)終端用戶發(fā)現的，而不是由專業運維發(fā)現的，導緻用戶對(duì)産品質量産生信任危機，對(duì)公司口碑和形象帶來負面(miàn)影響。
在日常問題排查中，運維人員90%的時間都(dōu)花在問題識别和故障定位上，無法保障業務可靠性、穩定性和可持續性，影響企業業務的正常開(kāi)展，帶來不必要的損失。
網絡資産繁多，風險定位困難，無法衡量風險指标大小。此外，由于問題太多處理不及時，無法生成(chéng)能(néng)夠體現網絡安全質量與安全績效的事(shì)件報告，且因投資效益比不清晰，網絡安全責任落實難，工作價值也難以凸顯。
随着法律法規的不斷完善，我國(guó)對(duì)監管安全的合規性要求越來越高，同時監管安全檢查方式不斷升級，導緻風險事(shì)故頻發(fā)；此外，重保時期網絡安全保障壓力越來越大，對(duì)網絡質量和安全問題的挑戰日益嚴峻，要求用戶能(néng)夠對(duì)安全風險可視可定位。
