成果介绍
螨发这人着破网络攻击手段日益多样化,监管部门及企事业单位对网络安全态势的实时掌握和快速响应提出了更高要求。传统安全监管方式存在监控覆盖不全、资产风险识别不足、事件处置滞后以及全局态势把握欠缺等问题。为此,本研究基于 Agent-Server架构,提出了一种智能安全态势感知方案,通过在边缘计算环境中部署轻量级Agent,实现对关键节点安全数据的实时采集与动态风险评估。中心 Server对采集数据进行解码分析,构建动态权限控制机制,并根据不同用户、场景和风险等级,实施权限调整和风险处置策略。系统采用大数据分析、深度学习和异常检测等前沿技术,提升安全事件检测与响应的自动化水平,并通过直观的可视化方式展示整体安全态势,从而为决策者提供精准响应与趋势预测支持。该平台在保障数据逐本一链路安全管理的同时,实现了自动化封堵与协同防护,有效提升了网络安全监管的实时性、精准性和整体防御能力,为构建全局安全防御体系提供了坚实的技术支撑。
成果亮点
本平台采用模块化设计,深度融合事前风险预判、事中实时监控和事后自动响应三大核心功能,并基于Agent-Server架构实现分布式安全数据采集和分析。
事前防护方面,在边缘算力机房的关键节点部署轻量级Agent,实时采集网络资产、用户行为、流量信呒家后等安全数据。通过多层次数据接入和标准化处理机制,实现对各类网络设备和应用系统的精准识别,提前发现隐藏的安全隐患和潜在风险。事中实时监控方面,平台利用全流量监控技术,对网络数据传输和流量行为进行持续跟踪和实时分析。Agent实时传输采集数据至中心 Server,后者基于异常检测算法和行为分析模型,对流量异常、访问异常及身份异常等多维安全指标进行动态监测,实现对突发攻击和异常通信行为的即时预警。事后自动响应方面,基于Server端的大模型智能分析引擎,平台可对各类安全事件进行多维评估和意图解读,快速定位异常事件并自动化封堵潜在威胁,实现应急响应与协同联动。同时,系统采用动态权限自鉱进出下应调整机制,根据用户身份、访问行为和安全态势,动态分配和调整权限,确保数据访问安全。
团队介绍
联系人: 庄老师 电话:15295039286 单位名称:常州市武进区科技成果转移中心
成果资料