通过软件定义边界的方式,在“移动+云”的背景下构建虚拟边界
融合企业内外所有身份体系,形成统一的安全的认证中心
风险自适应、风险引擎识别、数据存储、数据聚合
融合零信任SDP安全网关架构,支撑零信任互联网、内网、远程办公多种场景融合
权限风险可控、权限审计合规、零信任安全授权支撑
构建集中用户管理中心,打通信息孤岛,融合业务系统
提供统一访问控制与安全管理,多种安全认证方式和功能
提供对机房设备、服务器、数据库等资源账号及使用设备人员的集中特权账号管理
一站式的企业数字化安全入口,打通人与数字世界的壁垒,连接人、身份、设备、应用服务
无密码访问登录、自适应风险管控、风险环境安全认证、敏感应用安全认证
实现集中授权管理、权限的全生命周期管理、权限分配的智能化流程化、权限集中审计等
提供API认证管理、API监控管理、API接口管理、API市场管理
打通API网关通道,加速业务生态建设,创造数据价值
支持适配器、服务编排、服务监管、服务门户等实现应用系统间的安全高效互联互通
提供大容量、高速度、智能化的日志分析处理和对日志数据的集中管控能力
从数据环境安全、数据安全、用户安全维度进行数据安全保障
提供集群多租户管理、集群数据访问权限管理、数据资产管理、调度管理服务
为开发者、数据库管理者等技术人员打造一个一站式安全可控的数据操作平台
注重用户体验,满足安全高效与内控外审的多重要求
增强央国企应对新网络安全风险的防护能力,提升管理效率,助力安全合规
经销商、供应商用户角色化管理,车机端IoT设备及车主用户身份认证
统一身份管理简化管理流程,提升安全等级,强化内控合规
不同用户群体集中管理,以人为中心自动化管理应用权限,强化内控外审
信息共享和数据交换平台,实现政务智慧化
多种用户、多元业务、多类型应用、多帐号管理体系、多重授权
师生数字身份的统一管理与安全认证,满足教育信息化安全管控
用户分散且门店众多,实现集中管控与分级授权,降低安全风险
打通医疗行业信息化孤岛,实现数字应用安全体系融合,减少信息化建设成本
提升员工信息系统体验度及信息安全水平,减轻管理压力
构建C端用户一账通体系,实现C端身份数据集中管控,强化C端帐号安 全防护
对供应链上下游、多元化的合作伙伴身份进行统一管理、集中授权,实现外部用户访问合规
减少API数据泄露和攻击风险,提升企业信息化安全
多维度的特权账号管理,保障企业敏感数据安全使用
物联网环境中的不同角色身份的全生命周期集中管理,提升IT管理效率
一站式、安全可信、高效协同的数字化办公平台
集成企业数字化运营IT系统,整合IDaaS、ZTNA、API等,打造一体化方案
强化对用户、设备、网络的风险识别,建立远程办公等复杂环境下动态身份安全管控
提供云端集中式身份管理服务,多类型消费者身份管理、多触点接入能力
基于容器化部署,能支持新技术或快迅适配新技术,系统架构轻,方便纵向、横向扩展
基于业务流程自身特点,建立“可信、可控、可管”的安全防护体系
过程管控、结果管控、绩效管控、技能管控,为企业降本增效
数据指导供应链决策,实现集中化的供应链大平台
为车辆赋予身份,实现人、车、平台之间的信息安全交互,加强车联网身份安全管理
对人和应用与数据库的交互进行全面的管控和分析,降低风险,提高效率
提供大容量、高速度、智能化的日志分析处理和对日志数据的集中管控能力
派拉日志审计平台(PLA)基于大数据分析和相关服务组件,采用具有高度扩展性的架构设计,提供大容量、高速度、智能化的日志分析处理和对日志数据的集中管控能力。
对操作系统、数据库、网络设备、业务日志等进行收集,统一存储在平台,并管理其生命周期
对收集上来的日志进行解析,映射
对日志进行全文检索
收集上来的日志进行关联分析
提供灵活的自定义仪表盘功能,灵活按需自定义符合业务场景的可视化统计图表
为每个用户授权不同日志
对收集上来日志进行告警通知
从应用日志中无侵入性的获取应用交易量、成功率、交易响应时间等应用性能数据,能够实时监控应用的可用性和性能,掌握用户的应用访问体验。
安全事件来源庞杂,PLA帮助用户分析防火墙、VPN、IDS、网络设备等各类安全相关的日志,检测网络入侵、账号破解等攻击行为,通过大数据技术分析日志数据,实现对未知威胁的有效预防。
PLA通过对服务器、数据库、中间件以及应用日志的集中管理、查询和展现,能够帮助管理员在应用问题发生时能够方便地总览应用相关的各类日志,一站式查询相关日志信息,快速定位问题根源,从而加速问题的解决,降低平均修复时间。
PLA能够从各类访问日志中分析用户对系统、数据库和应用的访问行为模式并发现异常访问行为,当发生异常操作时能够通过日志分析追踪到责任人员。
PLA通过对收集的大量系统访问日志进行关联分析,可以对一些非法场景进行安全预警。
PLA基于大数据平台提供的海量存储能力,能够对各类日志实现长期、安全、可靠的集中保存,防止丢失和篡改,并且随时可以进行查询,帮助企业轻松应对审计需求。
运维大数据分析不是为用户采集更多数据,而是让用户能够以全新的视角去看待已有的数据,从中发掘出更多的价值。
故障预警及预处理
性能指标异常提前感知
系统行为规律发现与总结
历史异常规律挖掘
海量数据集中索引多方面信息
跨域故障定位和分析
基于性能基线实现阀值优化
系统变更后性能影响分析
运维流程与效率优化
资源配置优化