公安行业
公安行业网络安全建设
公安部贯穿“以安全保发展、以发展促安全”新时代网络安全思想为指导，认真贯彻中央和部党委有关大数据智能化建设的战略部署，围绕“公安大脑”建设，聚焦新一代公安信息网安全风险防控，坚持大数据建设应用与安全防护同步规划实施，加快构建大数据智能化安全纵深防御体系。
安全风险
1. 数据安全风险
数据业务区汇聚了大量敏感程度不同的数据资源，加大了数据管理的复杂度，提高了数据集中存储后的敏感度，也增加了信息被窃取、泄露、滥用和损毁的风险。
2. 用户访问风险
公安大数据用户访问类型不仅仅包括民警用户，还包括运维管理员和应用开发人员等第三方人员，在用户访问公安大数据过程中存在越权访问、非授权访问、非正常数据库或url连接暴露等导致数据泄露。
3. 信息共享风险
公安大数据智能化服务和互联互通提升了全警种的工作效率和效果，但在信息共享过程中存在三大类风险，包括：数据接入风险、业务区间数据共享风险和其他专网数据共享风险。
4. 安全威胁风险
公安信息网承载着大量警务敏感信息和公民个人信息，安全威胁主要包括：国家级攻击、有组织攻击、怀有不满者等。攻击者主要采取意外泄露、间谍、财务欺诈、滥用、伺机窃取数据、物理窃取、产品修改、蓄意破坏、暴力攻击的方式进行攻击。
5. 新技术的风险
公安大数据智能化应用和数据互联互通服务，采用了云计算、大数据等新技术， 随着新技术的应用引入新的安全风险，主要包括：云计算平台自身的安全问题、云计算平台的第三方审计问题、大数据平台自身的安全问题。
pg电子试玩入口的解决方案
构建基于云计算、大数据的公安信息网的安全、可信、合规的立体化纵深防御体系，形成科学实用的“体系化安全防护能力、规范化安全管理能力、综合化安全运维能力”，重点打造安全可靠的服务支撑能力，做到全网安全态势敏锐感知，安全威胁快速检测与处置，确保大数据全程可知、可控、可管、可查，变静态为动态，变被动为主动，为公安大数据智能化建设提供严密安全保障。
方案优势
1.全面的数据解析接入
日志数据（200 个厂商，近 3000 种设备）、流量数据（2-7 层全流量协议解析）、资产数据（无侵入式自发现， 离线导入）、弱点数据（漏扫对接，扫描报告导入）、威胁情报（安恒数据大脑，行业情报库）。
2.精准的安全事件检测
内置 1400 条规则策略，检测拖库行为、0day 攻击、弱口令、暴力破解、web 攻击行为、邮件攻击行为、文件威胁、木马回连、dos 攻击、违规登录行为、黑产黑链、非法外联通讯行为等。
3.智能的安全分析模型
自定义规则模型、关联模型、统计模型、情报模型、ai 模型 5 大类安全分析模型，智能灵活适应实际业务环境。通过机器学习实现 ai 模型训练，发现潜藏的高级威胁。sherlock 资产关系透视画像，互访关系多级关联分析。
4.多维的安全态势可视化
10 块安全态势可视化大屏，从威胁方向、资产态势、业务系统、追踪溯源等多个维度实现安全态势可视化感知。拖拽化大屏自定义，允许用户通过数据指标自定义编辑发布大屏界面。
5.成熟的安全应用与运营
十亿级别数据智能快速检索，数据字典智能编辑，资产多视角分类管理，业务系统拓扑化监控，通报预警下发， 工单处置闭环，安全设备联动，分析报告订阅。
方案特点
1.安全告警监测管理中心
统一汇聚各种网络设备、安全设备、主机设备等的告警日志，将安全运维人员从海量告警中解放出来，剔除误告精准筛选出有效告警，提升安全运维工作效率，做到全网安全告警统一监测与管理。
2.网络安全态势感知中心
基于大数据方法将收集到的各类安全数据同一关联分析，做到事前趋势分析预 警、事中多维态势感知呈现、事后定向追踪精准溯源，实现全天候、全方位的安全态势感知。
3.安全决策指令支撑中心
通过全面的安全告警管理筛选与安全态势分析，从安全事件的定向目标、影响范围、当前结果、蔓延趋势等进行全方位的统计与数据化呈现，为管理人员提供有效的决策参考和翔实的数据支撑。
