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更新時間:2023-02-28 07:12:25瀏覽次數(shù):568次
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產(chǎn)品介紹廣泛的數(shù)據(jù)收集使用機器學習(ML)、人工智能(AI)技術(shù)
廣泛的數(shù)據(jù)收集
使用機器學習(ML)、人工智能(AI) 技術(shù),檢測用戶,行為的細微變化,配合專家知識庫,分析內(nèi)部人員潛在的威脅行為
能夠有效防止企業(yè)核心數(shù)據(jù)泄漏、員工違規(guī)操作、賬號盜用等內(nèi)部安全問題,同時能為安全事件調(diào)查提供依據(jù)輸出
AIRCC更具洞察力,通過對大數(shù)據(jù)和機器學習引擎的應用,能夠以的準確率命中異常事件
根據(jù)不同的因子生成不同的風控場景,支持內(nèi)置選擇和外部數(shù)據(jù)接入。
基于生成的風控場景,設置預處理方案。
風控正向側(cè)場景配置 ,包含正向側(cè)處理、告警等。
風控逆向側(cè)場景配置 ,包含逆向側(cè)處理、告警等。
支持輸出風控安全分數(shù)、風險級別、風險原因等。
基于風控算法生成個人風控可視化數(shù)據(jù)。
獨立解耦式接入,無需配套改造。
風控場景靈活多變,具有獨立性、智能性、可持續(xù)性。
基于龐大的用戶場景數(shù)據(jù)分析,具有廣泛的適配性和高準確性。
結(jié)合硬件設備、網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行風控分析,具體更高更廣的安全風控。
多維度風控分析,結(jié)合公司核心算法對類人性攻擊、環(huán)境性差異具有很好的風險檢測。
結(jié)合零信任一體化理念,對網(wǎng)絡5層進行良好的深度安全加持,保護客戶資產(chǎn)安全。
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