网络流量可视化

是像遥感卫星一样俯视整个云计算中心,逐步还原网络流量所代表的应用,洞悉网络和服务器流量的异常变化,通过使用实时监控和预测分析等功能, 为用户体验提供全新的革命性保驾护航.

通过进行高速的数据采集,对数据进行有效的清理,并建立数据模型, 了解网络流量的含义,然后在大数据平台上进行数据的合并、汇总、排序、统计等操作, 支持对网络异常事件的捕捉、分析、监控和故障排错。

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网络安全

在网络流量可视化的基础上,设计针对不同协议、应用的的安全计算模型,对外进行DDoS的预警, 尤其是能对应用层的CC攻击进行实时检测。对内通过自学习模型,分析malware和C&C通讯协议,在第一时间内发现被控制的机器。

由于传统的网络防御设备对0day的攻击是防不胜防,高级风险入侵(APT)的检测又面临着被黑客绕过的风险,利用行为分析在机器被入侵后的最短时间内发现受害者是目前最有效的检测手段。大数据分析帮助在海量的数据中提取攻击特征,进行多维度的复杂计算,快速定位沦陷的目标。

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