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整体影响力安全可视
资产管理优势能力 文件威胁检测优势总结基于文件的智能AI查杀技术文件会通过SIP包含的SAVE检测引擎、威胁情报检测引擎、 webshellkiller等多种检测引擎检测并综合得分计算结果。SAVE引擎原理（三步走）：从海量样本集合中筛选筛选出最有效的特征集合，特征降维，将所选特征集合的向量表示从数十万维压缩到数千维，构建模型和评分系统，以实现对已知和未知恶意文件的检测。
基于流量的文件威胁检测技术基于流量和文件的检测技术--Smash恶意脚本专杀引擎使用场景：随着杀毒引擎和沙箱的查杀能力不断提升，使用二进制病毒进行攻击越来越容易被检出，黑客开始倾向于使用脚本进行渗透攻击。在当前流行的众多网络攻击中我们都能看到脚本利用的影子，利用恶意脚本进行攻击有如下优点：易混淆：绝大部分脚本类型都有开源的混淆器，混淆成本相当低。功能强大：结合现有的一些开源框架，黑客几行脚本就能实现挖矿勒索渗透扩散，功能极为强大，常用来作为APT攻击的绕过脚本。
威胁分析--基于流量和文件的文件威胁检测——恶意脚本专杀引擎由于恶意脚本种类多，变化大，利用传统的特征码查杀技术效果差，对此，我们另辟蹊径，通过对海量样本的分析训练，推出了多特征关联分析脚本查杀引擎-Smash。Smash引擎不仅仅针对脚本文件中的某个特征码，而是对脚本上下文进行语义分析，将检出的多个特征进行关联最终命中恶意脚本。在1000个不同类型的恶意脚本测试集里，检出83%，误报仅为5%。目前已覆盖常见的脚本如Powershell、VBS、Windows批处理脚本、Linux Shell、Python、Office宏脚本、挖矿配置脚本等的检测。
检出举证示例
UEBA优势总结UEBA使用的算法
UEBA学习模型示例
UEBA场景--流量异常流量异常采用回归树算法，对历史流量进行曲线拟合，找到一个拟合历史数据最佳的函数曲线，并对未来的流量做出预测，形成流量基线，对偏离基线值较大或较小的流量做出异常报警。
UEBA场景--数据库异常数据库异常通过学习登录数据库的常用用户、用户的常用登录地点、用户的常用登录时间、用户经常访问的数据库表、用户每天的访问数据量、用户每天的访问频率进行持续学习，建立用户正常的访问行为基线，对偏离基线较大的可疑异常行为进行告警；支持主流关系型数据库：MySQL、Oracle、SQL Server、Sybase、DB2。
挖矿检测挖矿行为的识别可以通过很多方面进行判断，终端层面监控硬件资源的使用率，及相关进程分析；流量层面通过识别挖矿行为的流量特征，从流量中识别出挖矿行为。 SXF提供了基于挖矿攻击事前、事中和事后全链路的检测分析能力，综合运用威胁情报、IPS特征规则和行为关联分析技术，在事前检测能力上具有突出优势，如检测发现文件传输（上传下载）阶段的异常，对挖矿早期的准备动作即告警，技术原理参考“文件威胁检测--基于流量和文件的检测技术”。
账号安全检测--优势总结账号安全检测--真实案例
HTTP异常流量检测优势总结HTTP异常流量检测——真实案例定时任务检测算法上线一个月内就在多个客户检出验证，如在某省厅客户、某省经信委、某航天等多个客户处，深信服检测到新型病毒，得到了客户的充分认可。实际数据证明，SIP的HTTP异常流量检测检出率高，误报率低于2%。
内网穿透检测优势总结
内网穿透检测- DNS隐蔽信道检测
DNS隧道通信案例--某国家安全局APT事件
溯源分析 优势总结全过程溯源分析取证
重保中心单独设立重保中心专题，高效应对护网、两会和国庆等重要时期的网络安全大考。在重保中心，用户可以快速梳理核心资产及资产的暴露面，提前采取安全加固措施降低风险面，而战时通过对抗值守服务可实时掌握攻防态势并及时溯源、快速封锁处置，事后通过值守报表简洁明了掌握和检验护网成效。
等级保护管理等保文档管理：对各类等保文档进行统一管理，方面快速存取查用；等保合规自查：整合AF、AC、EDR的自查数据，可快速核查和可视等保合规状态及差距。
联动处置优势总结联动安全设备类型更多：支持联动AF、EDR、AC、VPN、AD、HCI、BBC等多种设备。支持自动编排且处置策略更丰富：包括联动封锁、访问控制、上网提醒、冻结账号、一键查杀、进程取证多种动作。
事件自动化闭环处置
分级分权管理
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