1 工业安全监管平台

工业安全监管平台融合大数据和机器学习技术，集安全可视化、监测、预警和响应处置于一体。它集中收集并存储工业网络环境的资产、运行状态、漏洞、安全配置、日志、流量等安全相关数据，有效发现网络内部的恶意行为、违规操作等；同时，对于区域内工业安全产品统一管理、下发配置、收集信息、全面监控、实时告警等，降低运维成本，提升事件响应效率。

2 用户价值

合规审计管理
收集工业现场安全日志，采用大数据的技术高速异构海量日志，并将日志集中存储于分布式非关系型数据库中，支持水平弹性扩展，并满足日志分析的需要，对日志进行了结构化描述，同时将原始日志保存起来，供事后调查取证。
威胁感知
收集工业生产系统网络内的安全事件、系统事件、日志进行整体分析，基于网络拓扑结构，分析攻击过程，定位攻击源头，提升安全事件应急响应的能力，依托于AI智能分析，感知APT攻击。
统一管理
统一管理工业防火墙，工业安全审计系统，工业安全卫士等产品，下发配置，提高安全运维效率。
可视化管理
安全设备可视化管理，威胁可视化管理，日志可视化管理，符合工业安全需求。

3 功能特点

统管统控
采用先进的轻量级和重量级相结合的大数据平台架构，满足大数据时代海量异构数据的采集、存储和分析需求。
基于机器学习的识别技术
采用了机器学习的技术对海量安全信息进行学习和识别，自动化的进行聚类合并，方便分析和审计。
可视化范化技术
采用了可视化范式化技术，降低范化工作复杂度，提升了日志范化的效率，使平台变得更易用高效。
资产管理
对现场工业资产有效管理，分区域最小化防护，保护工业生产的连续性。
业务统计分析
帮助收集和分析业务系统的安全信息并进行相应的统计分析，作为业务发展情况分析的安全依据。