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图像视频智能分析,所见即所察,可见即可控  

在资产的授权访问过程中,对于目标资产、目标应用的识别是管理的基础。现阶段主要应用集中在操作系统、数据库、文件系统、网络设备、业务系统等几个方面。控制方式主要分为命令会话控制、图形应用会话识别两个方式。觅视图像智能分析集优势于对图形应用会话的有效识别,利用人工智能图视频分析识别技术,做到所见即所察,可见即可控的有效识别,实现全场景的应用识别覆盖。帮助用户实现更好的管控体验和审计效果。

智能制造光测,智能工厂的核心基础

制造行业工序复杂,在线检测的环节比较多,需要对产品进行大量的质量检测、缺陷检查等。传统的质量检测以人工为主,人工识别精度有限,检测速度慢、误差大、成本高。智能光测系统主要以机器视觉为技术依托,作为一种新型的检测技术,可以最终实现无须人力的机器自主质检,在生产加工制造过程中发挥着举足轻重的作用。

过滤违规内容,图像智能过滤

采用了图像识别和深度机器学习的人工智能技术,针对视频流传输内容进行全自动智能分析,搭建了快速高效的神经网络,经过训练和学习,达到了较高的准确率。通过与视频传输设备串联的方式对视频流进行采集、分析和评分判定,实时监测视频流的安全状态。

场景与最佳实践

  • 传统场景

    对于有关数据中心的访问操作行为,一般会针对其应用进行协议解析与识别,在此基础上可获取人员的具体访问操作行为,但目前仍存在一定的空白,即当访问应用本身协议加密;或访问相关设备需要在授权的基础上多次跳转,应用协议实现了多层的嵌套;抑或应用本身的版本升级更新,导致了针对部分应用的识别缺失或滞后,更进一步的带来了管理与审计的挑战

  • 可见即可控

    针对目前还无法解决的应用发布中的图形化应用实现基于AI技术的图形识别。在操作过程中实时产生录像的同时,针对录像内容利用提前制定的规则进行图像分析,实现事中控制的图像应用细粒度控制及事后审计的快速定位。

  • 关键点定位

    基于logo,icon,关键字的关键点定位抓取;关键点定位坐标逻辑分析及位置差距计算;坐标提取策略匹配;应用识别策略匹配;访问策略匹配,控制及审计。

  • 背景色差对比

    基于合理时间帧划分的视频流切割;针对图像进行离散的点状颜色取值;色差抽取#012456,#323635;色差对比及图像分割;访问策略匹配,控制及审计;应用识别。
  • 语句逻辑结构
    基于“关键业务流程”的访问过程、操作步骤学习;识别与策略匹配;访问策略匹配,控制及审计。
  • 全屏OCR结构聚合

    关键字坐标定位算法分析;关键字排序定位算法分析;合成值应用策略匹配;访问策略匹配,控制及审计。

  • 收益与价值

    1:实现全业务场景、运维场景、开发场景、运营场景下的全应用识别;
    2:传统运维审计产品、4A/IAM产品、零信任,服务外包等方案的有益补充,体现方案整体完整性;
    3:降低用户处方案应用过程中的滞后性,不确定性等风险。提升用户使用便捷性及进一步扩大用针对自身应用的管控范围。

觅视打造的“意识提升-技能增强-体系运营”三位一体的智能与安全培训体系,包括安全意识培训、安全管理培训、安全技术培训、行业政策解读、行业最新技术研究、攻防实践演练等。针对不同用户户的行业背景,实现个性化培训赋能。

应用培训

最佳实践的落地是整个项目过程中最重要的一项。依据多年项目经验积累,觅视已经形成一套成熟的实施方法论,结合项目具体解决方案,在项目实施整个阶段,将从业务和技术两条路线并进,依据该实践避免项目安全风险,有效落实网络安全保护政策。

最佳实践

“技术为本、用户视角、重视服务、关注体验” 的服务理念贯穿于觅视智能与安全的服务体系中。觅视拥有多层级的服务保障体系和人员支撑、完善的内部质量控制标准和服务流程体系。重响应、追速度。利用高效的组织体系、高素质的人才队伍、提供严谨的售后服务。


支持与服务
前期咨询

觅视智能与安全咨询业务基于组织业务和安全现状,以用户为中心,根据网络安全相关标准规范分析资产情况和威胁来源,全面考虑系统所存在的运行风险,评估安全事件发生可能造成的危害程度,并提出有针对性的抵御威胁的防护对策和整改措施。

售后服务