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行为感知系统BA

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  • 内部泄密如何追溯？

  • 近期热点事件关注度怎样？

  • 学生沉迷网络如何发现？

  • 人员离职风险情况如何？

  • 校园学生网贷如何分析？

 

海量的上网行为日志蕴含无限价值，深入分析不仅能感知组织风险行为，还能挖掘更多业务价值 用户需要的是不仅仅是报表，而是一个能够简单高效挖掘业务价值的平台

 
产品概述

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深信服行为感知系统BA（Behavior Awareness System），是深信服上网行为管理的又一大颠覆式创新， 它基于上网行为管理的海量上网日志，对用户行为特征进行深度建模分析，不断推出不同场景的行为感知应用，持续挖掘数据价值，帮助组织洞悉行为风险，简化运维管理。

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场景式行为感知

每一个行为感知应用帮您感知一类风险行为

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1.组织行为风险

泄密追溯分析

 

分析组织敏感信息和文件的外发情况，及时预警泄密风险，多维度追溯泄密轨迹。

 

为您提供

 

整体外发风险概括： 

  • 展现外发敏感文件的次数、类型、通路等状况

泄密追溯： 

  • 上传文件和关键词，追溯外发人员、时间和发送工具等轨迹

风险预警： 

  • 设置敏感信息和文件，一旦发现外发，迅速告警

 
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工作效率分析

 

分析组织的员工怠工情况，及时发现消极怠工的部门和人员，找到影响工作效率的因素。

 

为您提供

 

工作效率整体情况： 

  • 展示整体怠工总人数和日均怠工时长

消极怠工的因素： 

  • 影响工作效率的无关应用排行，怠工集中的时间段

怠工情况排行： 

  • 给出怠工情况最严重的部门排行和员工排行

 
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离职风险分析

 

提前发现潜在离职风险的员工，便于组织及时安抚或妥当处置。

 

为您提供

 

潜在风险列表： 

  • 分析存在离职风险的人员列表，以及风险等级

风险分析： 

  • 给出离职风险的判定依据

 
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事件感知

 

分析热门事件或敏感事件在组织内部的传播状况，避免发生难以控制的负面影响。

 

为您提供

 

自定义事件： 

  • 设置事件的关键词组，筛选传播应用和网页

泄密追溯： 

  • 上传文件和关键词，追溯外发人员、时间和发送工具等轨迹

事件关注度分析： 

  • 分析事件关键词的搜索次数，给出活跃用户排行

 
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校园网贷分析

 

帮助学校分析学生网络贷款情况，及时发现已产生网贷和关注网贷的学生。

 

为您提供

 

整体网贷情况： 

  • 分析展现网贷总人数、高风险人数、关注人数

消极怠工的因素： 

  • 影响工作效率的无关应用排行，怠工集中的时间段

高风险网贷人群： 

  • 给出已经产生网贷行为的学生名单，以及判断依据

关注网贷人群： 

  • 给出关注网贷的学生名单，以及访问信贷网站的次数和种类

 
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沉迷网络分析

 

帮助学校发现沉迷网络的学生，便于进行有针对性的辅导和教育。

 

为您提供

 

沉迷网络概况： 

  • 沉迷上网总人数，以及沉迷游戏、视频等各类应用的人数

沉迷学生名单： 

  • 分析学生上网时长排行、热门网络应用以及最近上网时长趋势

 
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图书馆资源优化分析

 

帮助图书馆分析电子资源的搜索热度和已购资源的利用率，为购买决策提供数据支撑。

 

为您提供

 

已购资源排行： 

  • 分析已购买资源库的访问和下载量排行

热门资源排行： 

  • 分析访问或下载量最多的资源库（未购买的），展现资源库的关注度

恶意下载分析： 

  • 统计恶意下载资源行为

 
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2.网络运维管理

全网上网态势分析

 

汇总实时数据，整体分析并直观展现广域网各分支的上网状况和安全现状。

 

为您提供

 

全网上网整体状况： 

  • 直观展现分支网络状态、接入用户数、应用分布等态势

应用行为分析： 

  • 用户行为倾向分析、热门URL排行、终端类型等

网络安全信息： 

  • 展现网络威胁状况和不良上网行为信息（需配合深信服NGAF）

 
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分支网络监测运维

 

迅速发现分支的网络故障情况，帮助管理员快速定位并解决问题。

 

为您提供

 

分支网络集中预警： 

  • 快速查看各个网点的网络状况，及时告警网络故障类型

分支网络分析： 

  • 排查网络问题，快速定位分支网络故障原因

 
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专线质量分析

 

分析各个专线带宽使用情况以及专线质量，并直观展现；评估专线带宽是否够用，为购买决策提供数据支撑。

 

为您提供

 

  • 专线带宽负载排行：分析专线的带宽利用率，判定是否处于高负荷状态

  • 专线应用排行：统计分析专线中各业务应用的流量分布状况

 
我们的优势

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自研数据分析平台（IterateDB）

· 自主研发TB级数据分析平台，实现秒级查询

· 融入MapReduce分布式软件框架思想，扩展能力优良

· 独特的组件化模式，用完即毁，节省大量性能开销

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平台稳定高效

· 超过1万8千台设备稳定运行着IterateDB

· 实现统计查询视图秒级返回

· IterateDB内部组件零故障

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数据分析更准确

· 融合图计算和机器学习技术，使建模分析更科学

· 人机流量分离技术，剔除无关流量干扰，统计分析更准确

 
您有任何想法和需求，请致电：

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