工业安全流量审计与日志分析系统是一个集采集、审计、分析三合一功能于一体的综合性系统。它以全面采集工业网络流量和海量日志数据为基础，同时以资产指纹、攻击规则检测模型以及AI分析网络模型等资源作为支撑。通过运用大数据、人工智能和网络技术，该系统能够有效地对数据进行识别和分析，从而帮助企业精准地识别工业生产网络中的潜在威胁，并预警网络风险。

核心功能

资产管理

协助企业做好资产台账、网络拓扑的梳理，同时提供对企业网段、业务系统的维护，做好“摸清家底”。

数据采集

流量与日志数据一体化采集与审计，支持采集策略、过滤策略、归并策略自定义。

解析&审计

提供对历史流量趋势统计，支持使用DPI深度包解析对网络协议、工控协议解析，发现关键指令，审计流量元数据。

安全策略

提供对日志策略、流量策略、关联策略、入侵检测策略、AI策略的维护与管理，并支持用户自定义策略。

威胁分析

基于日志数据、流量数据，采用规则检测、关联规则、AI模型等检测方式进行威胁事件检测和精准告警。

产品架构

产品优势

全流量日志一体化采集

支持对海量、异构、分散的日志数据通过主动和被动两种方式快速采集,可以灵活配置范式化、采集过滤等策略。通过交换机端口镜像方式采集流量数据，对生产网络零影响，支持多镜像口采集。

多协议深度解析

深度解析协议全面覆盖信息网、工控网、物联网、视频网、移动网和车联网六个领域，实现协议识别1800+，元数据500+,协议深度解析160+。

工控协议指令级解析。主流工控协议如OPC、Modbus、IEC104、DNP3、S7、Profinet、MMS等，关键指令如设备上载、下装、启停等。

AI赋能网络安全威胁识别

针对网络内实时数据、海量历史数据，运用深度学习技术，对系统及用户行为进行大数据分析，可在复杂的网络中感知传统模式下无法发现的攻击及异常行为。

AI技术赋能模型检测，提供对威胁事件的智能关系分析，发现潜在的异常行为，内置深度学习&机器学习的模型达10余种，支持对15种安全场景的检测。

支持国密算法应用

数据传输采用国密SSL协议。Web端采用国密HTTPS协议来保障数据加密安全传输。

产品价值

• 日志及流量数据集中采集管理

高效对各种数据源的海量日志进行标准输出，确保日志数据的快速整合与统一格式处理，提升数据处理效率，为业务分析决策提供有力支撑。

流量采集实现无痕监测，确保网络性能无影响，保障业务稳定运行。

• 提升企业网络安全监测能力

采用流式计算技术，实时监测威胁事件并告警。

集中监控规则检测、模型检测、关联分析等多种方式提升事件发现的全面性、准确性，降低海量的误报信息，确保平台输出高质量的安全事件。

日志、流量数据，交叉分析，相互印证，为事件溯源取证提供数据支撑。

• 资产台账梳理

实现工控资产自动化梳理与发现，解决违规配置、资产台账不清等问题。

监测资产活跃情况、通讯关系、流量趋势并进行汇总分析，构建资产画像。

• 满足合规的监管要求

系统提供对业务系统的日志及流量的存储与分析，助力企业满足监管要求的合规建设。