海量数据采集

SiCAP-OMA小功能：基于动态认证链的自适应可信认证

背景1：企事业单位面对数据泄露事故频发的现状，使用传统的认证机制难以抵挡内部泄密与外部攻击的双重隐患。背景2：随着网络安全法、等保2.0、数据安全法等法律法规的颁布，金融行业需要采取更为严格的认证措施以保护数据安全。SiCAP-OMA根据用户的访问行为习惯，从时间、空间、行为、环境等维度，智能识别异常访问行为，针对异常访问行为，能够实现基于动态认证链的自适应可信认证，执行告警、二次认证、阻断等管控措施，配合丰富的认证方式，实现账号的安全管控。基于动态认证链的自适应可信认证，使登录用户身份真实有效、登录环境安全可靠，有效提升单位信息安全水平；同时确保单位在业务运营过程中合法合规。 智能运维安全管理平台SiCAP提供工单运维，满足业务临时授权需要。海量数据采集

在IT运维管理中，运维人员通常需要对服务器、网络设备、数据库等各种系统使用文本命令进行的远程操作和维护。为了防止因误操作、恶意攻击或未授权访问带来的潜在风险，通常需要进行严格的字符协议运维管控，确保运维操作合法可控。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心（SiCAP-OMA）从多个方面提供字符协议运维管控。在权限管理方面，能够精细化授权，确保每个运维人员只能执行与其职责相符的操作命令；在事中控制方面，可以预先配置黑白名单命令，对危险或禁止执行的命令立即触发告警、阻断甚至中断会话，阻止潜在危害的发生；在操作审计方面，通过记录所有字符命令操作，对运维人员的每一步操作进行实时审计追踪，以便发生安全事件时进行回溯分析。字符协议运维控制，是实现严格访问控制、实时监控操作行为、强化审计追踪以及降低风险影响的重要手段，对于维护系统的安全性、合规性和可控性具有不可或缺的作用.海量日志智能运维安全管理平台SiCAP是好用信创堡垒机。

SiCAP-OMA小功能：应用协议扩展

背景：在堡垒机的运维对象中，绝大部分可以通过固定协议如SSH、RDP、FTP等进行统一运维，而应用系统具有复杂性、多样性、客户高度自定义等特征，因此无法通过固定协议进行统一运维。在传统方案中，对于新应用的支持，通常需要通过定制开发来满足。用户通过可视化页面可以灵活自定义数据库、C/S、B/S客户端的属性配置，从而实现广泛的应用协议接入；无论何种协议，均可通过模拟用户键盘操作、属性参数化等，进行协议动作流代填，实现资源的自动登录与运维、审计。通过应用协议自适应扩展技术，可实现各种复杂应用系统的统一运维，支撑企业信息化建设不断发展的诉求

SiCAP产品自身采用符合信创要求的国产操作系统、国产数据库、国产中间件等，且为全自主研发产品。

信创环境兼容与适配:支持国产服务器、数据库、中间件、网络及安全设备等的统一运维管理和安全审计，包括但不限于：◆基于鲲鹏、飞腾、龙芯、兆芯、海光等国产服务器◆中标麒麟、银河麒麟、红旗Linux、EulerOS等国产操作系统◆TiDB、OceanBase、达梦、openGauss、PolarDB、人大金仓、TDSQL、南大通用、神州通用、AnalyticDB等国产数据库 智能运维安全管理平台SiCAP账号密码安全策略自定义，可针对人员账号与资产账号，配置不同的密码策略。

SiCAP-OMA小功能：防绕行审计

背景：堡垒机部署时，为了不影响现有网络拓扑结构，往往采用旁路部署模式，通过防火墙隔离用户区和服务器区，并配置策略强制用户通过堡垒机访问服务。如果防火墙策略配置的不够细致，会存在绕过堡垒机，直接访问服务器、数据库等资产的行为。SiCAP-OMA通过实时监控，配合灵活的审计策略，及时发现资产绕行登录、改密等异常行为，并向管理员发出告警，有效减少运维人员或非法用户违规连接服务器的安全风险。依据防绕行审计结果，用户可及时完善防火墙策略，进一步降低企业资产安全风险，保证数据安全。 可按协议、人员、角色、端口等细粒度 授权配置。SSH客户端

智能运维安全管理平台SiCAP利用深度协议和行为分析技术，实时检测异常操作，提前预警潜在风险。海量数据采集

智能运维系统通常由一系列应用程序和工具组成，包括自动化工具、机器学习工具、分析工具等。这些工具和应用程序可以帮助组织更好地管理其运维流程，并提供实时监控、警报和报告，以加强对计算机系统和应用程序的管理和控制。智能运维系统的提供商和解决方案众多，包括Automic、BMC、IBM等。这些提供商和解决方案的差异在于其功能、定制化能力、可扩展性、安全性、可靠性和成本等方面的差异。因此，在选择智能运维系统时，组织需要评估其需求、业务流程和技术架构等因素，以选择适合其需求的解决方案。智能运维系统的实施需要考虑组织的需求、业务流程和技术架构等因素，因此需要进行定制化配置和集成。在实施过程中，组织需要确保其智能运维系统与其他系统的集成和数据共享，以确保数据的一致性和准确性。智能运维系统需要具备良好的安全性和可靠性，以确保数据和服务的安全和可用性。因此，在智能运维系统的实施和运营过程中，组织需要考虑数据和服务的安全性、备份和恢复、容错和可扩展性等方面的因素。

海量数据采集