隨著攻擊手段的不斷升級，潛在威脅檢測與響應能力急需提升。

對已發出的告警無法進行真實性確認和進一步分析。

全面的內網威脅溯源和攻擊樹還原，是當前政府機構網絡安全建設面臨主要挑戰之一。

收集并深度挖掘各類信息，幫助用戶捕獲常規手段難以發現的潛在威脅，實現被動防御向主動防御的轉變。

對已發出的告警無法進行真實性確認和進一步分析。

全面的內網威脅溯源和攻擊樹還原，是當前政府機構網絡安全建設面臨主要挑戰之一。

深度檢測分析發現潛在的高級攻擊行為。

實現威脅告警的快速、準確地研判。

對攻擊及時響應處置，縮小影響范圍。

資產掌握：對主機上的安全風險也無法有效的識別。

風險掌控：對安全風險無法進行統一管控。

安全合規：需要滿足政策合規要求，缺乏主機安全基線核查及修復。

通過產品監控服務器安全狀況，清晰了解內網所有主機實時情況。

通過產品安全風險管理對主機進行統一管理和監控，并及時修復弱口令、高危漏洞。

通過產品合規基線功能對主機進行合規掃描，及時發現問題并處理解決。

主機風險可視化展示，全面了解主機、業務、風險等關鍵信息。

主機安全基線，讓管理者清晰地知道安全現狀。

第一時間精準發現黑客的攻擊行為，全面幫助客戶發現系統內存在的安全風險。

傳統解決方案，對0Day漏洞、免殺木馬、內部入侵等檢測能力有限，響應周期過長。

當前在服務器上，特別是Linux服務器上，缺乏一個行之有效的失陷主機檢測系統。

基于流量APT檢測方案存在大量誤報、容易被繞過、橫向流量檢測能力不足等問題。

通過對入侵行為的分析，及時發現外部和內部的攻擊。

通過用戶攻擊行為和特征庫兩種方式保障Linux服務器的安全。

通過攻擊行為分析提高檢測能力，降低誤報率。

通過多維度的感知網絡疊加能力，保證了能實時發現失陷主機，對入侵行為進行告警。

結合專家經驗，威脅情報、大數據、機器學習等多種分析方法，通過對用戶主機環境的實時監控和深度了解，有效發現包括“0Day”在內的各種未知黑客攻擊。

提供深入詳細的入侵分析和響應手段，從而讓用戶精準有效地解決問題。

共享技術漏洞引入的虛擬化安全風險。

云服務不可信帶來的信息安全風險。

多租戶模式帶來的數據泄露風險。

云平臺惡意使用帶來的運營安全風險。

將Agent部署在虛擬機、容器等計算節點上，可監控虛擬機的所有流量。

通過控制中心對所有虛擬機中的Agent進行集中管控，極大減少管理工作量。

與云管理平臺集成，安全策略可根據虛擬機遷移動態調整。

符合政府信息系統安全監管和安全保障要求。

為不同政務部門建立多租戶的可信服務機制。

基于行為的未知威脅檢測、發現、可視、可控安全閉環。