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安全大数据解决方案
解决方案
提供轻量级应用快速定制解决方案，铸就行业安全屏障
- 解决方案
- 安全大数据引接汇聚工具
- 安全大数据标准化治理平台
- 安全大数据融合加工平台
行业背景
着眼对华御数观安全大数据治理平台进行标准化处理和规范化管理，依托“十四五”工地项目三级安全大数据平台建设，打通全网安全业务数据流转链路，汇聚引接、内部数据等资源；通过数据体系重构、流程再造、规则重塑，打造安全数据中台，建立安全数据化驱动业务流转的高效循环，推动安全数据向体系化建设、集约化管理、规模化运用转变。
为提升安全大数据平台数据质量，满足各类安全数据融合分析需求，通过整合优化安全数据架构，制定安全数据标准，引入流式计算引擎，构建数据质量评估体系，新增元数据管理及数据编目，进行安全数据共享服务等数据治理工作，提升安全大数据平台数据质量和业务系统支撑能力，实现网络安全数据的标准化、规范化管理，为网络防御系统赋能增效。
解决方案
数据治理为提升安全大数据平台数据质量，满足各类安全数据融合分析需求，通过整合优化安全数据架构，制定安全数据标准，引入流式计算引擎，构建数据质量评估体系，新增元数据管理及数据编目，进行安全数据共享服务等数据治理工作，提升安全大数据平台数据质量和业务系统支撑能力，实现全网安全数据的标准化、规范化管理，为全网防御系统赋能增效。
解决方案
华御数观安全大数据治理平台引进工程建设，遵循体系化、模块化、智能化、服务化、先进性原则，创新安全数据作战应用模式，创建数据驱动、一体联动、多级协同、体系赋能的网络空间安全防御能力。
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体系化原则
华御数观安全大数据治理平台引进工程建设，遵循体系化、模块化、智能化、服务化、先进性原则，创新安全数据作战应用模式，创建数据驱动、一体联动、多级协同、体系赋能的网络空间安全防御能力。
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模块化原则
华御数观安全大数据治理平台，遵循模块化、集成化、兼容性、易扩展原则，采用软硬解耦的兼容性模块化设计方法，注重各模块标准化接口设计，实现工程的可扩展性和迭代升级、滚动发展。加强各种功能模块的集成度，在增强防御功能的同时，减少人员运用管理操作，提升工程的好用和高效能力。
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智能化原则
充分利用安全数据，构建数据模型，开发智能算法，基于人工智能技术，结合机器学习/深度学习、图像分析技术，训练卷积神经元网络深度学习模型，建立检测模型，开展威胁监测。通过内置机器学习模型，以及动作编排、自动化响应、预案分解、动作响应等流程，系统根据历史数据检索、历史预案提取，判断预案触发，自动判断并自动化响应威胁告警和运营任务，减少人工干预，提高整体运营效率和数据资源服务能力。
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服务化原则
强化数据驱动和数据协同理念，提供数据共享服务、数据载荷分发服务等服务化封装，实现各级安全大数据中心间数据的安全交换能力，基于数据目录和数据关联、数据集市的各类数据资源的快速查询、寻址和读写能力，安全数据产品的订阅/发布能力，以及数据集市的受控安全访问能力。
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技术先进性原则
充分运用大数据、人工智能、机器学习、虚拟化等领域国内外先进技术，全面引进各厂商数据治理、算法模型、威胁分析等方面先进分析工具、引擎，进行定制化改造与综合集成，并随着技术发展不断迭代升级，构建技术领先的网络安全大数据治理平台，为快速提升网络空间安全防御和攻防博弈能力提供技术支撑。