介绍

       运维安全管理的本质在于及时发现运维过程中各种异常，而在大数据时代，异常信息往往分布在大量的系统中、隐藏在海量的数据内，且数据之间存在的只是“泛关联”关系，靠人工判别异常已经举步维艰，只能依靠自动化的手段来对数据进行全面化采集和智能化分析，才能快速、准确的定位出异常。

       数据是管理之源，对与运维安全相关的数据进行深度挖掘和分析，进而找到异常、驱动安全管理手段的优化/改进，是当下运维安全管理的不二法门，也是RIS系统的核心理念——以数据驱动运维安全管理。

产品特性：

• 数据分析

      采用大数据分析，机器学习，数据挖掘等技术，对采集到的数据进行智能关联分析，进而找到各种风险或异常

• 资产安全管理——资产清点、配置核查、漏洞筛查

      以自动化的方式实现对于异常资产的管理，异常资产包括管理异常（资源未纳管），配置异常（资源配置项不满足合规性要求），实现对于异常资产和异常配置的管理。结合tenable实现对于资源漏洞的可视化分析，关联分析实现对于资产的全生命周期管理。

基于自动化的方式发现异常资产（未纳管资产、不合规资产、存在安全漏洞资产）能够带来的如下的价值与收益：

• 基于业务视图的可视化展示，从更高的层面了解目前资产的安全状态，以及异常资产的影响范围。让异常资产变的更加明显。

• <span line-height:2;"="" microsoft="" yahei";"="" style="margin: 0px; padding: 0px; outline: 0px;">基于大数据分析的技术，让异常资产的管理更加智能化，智能的进行资产分发现，合规性的检查，漏洞的分析等操作。让管理者的视角聚焦在异常资产的分析和处理上。

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