传统态势感知偏向流量分析,主要实现7x24小时对网络安全攻击方向的态势预测。需要基于设备指纹、操作行为、AI策略模型的移动端、智能设备层面的安全感知,包括环境风险的感知、运行攻击的感知。
传统的移动安全产品旨在通过安全加固技术弥补APP开发中所产生的自身安全漏洞、风险,如核心代码窃取、程序逻辑破解、恶意代码注入等,单点离线的威胁防御能力有限,无法进行即时处置。
业务人员关心当前是否存在安全问题,移动应用有没有漏洞,运行时有没有攻击,攻击来源发生在哪,能否进行有效监控及预警,能否定位到攻击位置,是否可以进行关联分析?所以对环境风险、运行时攻击、异常行为的监测、预警、具有威胁时自动触发防护策略及处置、关联关系挖掘、以及数据沉淀的闭环处置流程是切实必要的。
当下,人脸识别场景应用在生活方方面面,同样成为黑灰产牟利的主要攻击重灾区。
业务安全感知防御平台通过威胁探针、流计算、机器学习等先进技术,集设备风险分析、运行攻击识别、异常行为检测、预警、处置为一体的主动防御平台。
针对人脸识别等重点场景及关键操作的实时风险监测,根据黑灰产的每一步步骤,针对性的监测如摄像头遭劫持、设备伪造等行为,并触发主动防御机制进行处置,满足监管对某些新兴技术及业务流程的监管要求。
具备行业内领先的系统开放能力,包括处置自定义、名单数据管理、公有云数据对接、指标特征输出,可以为客户自有的决策引擎、机器学习平台赋能,提升整体风控产品的防控能力。
顶象设备指纹UnifyID®通过用户上网设备的硬件、网络、环境等特征信息生成设备的唯一标识,可有效识别模拟器、刷机改机、Root、越狱、劫持注入等风险。
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零信任既不是技术也不是产品,而是一种安全理念。在假定网络环境已经被攻陷的前提下,当执行信息系统和服务中的每次访问请求时,都需要进行人/ 设备/ 系统等尽肯能多的安全因素进行全面、动态、智能的访问控制验证,以降低其决策准确度的不确定性,并通过端到端的加密,保证资源访问的安全性。