采集基于无侵入式探针的链路数据采集技术，根据不同分类分级数据，差异化监测数据流转链路，
实现数据分级、重要数据监测、风险实时感知，问题动态处置的整体解决方案。
用户痛点
数据不清晰
客户持有的大量未明确分类的数据（暗数据）遍布于系统架构的各个层面，其内在的数据关联错综复杂，难以进行有效的识别与组织。
数据动向不明
数据在不同系统间的传输过程缺乏透明度，其来源、去向及流转路径不明确，导致数据的追踪、审计和责任归属面临挑战。
风险辨别能力差
针对数据安全风险，当前缺乏有效的访问控制机制，无法准确识别和评估访问行为的风险性，亟需提升风险辨识和处理能力。
无法追溯成因
在安全风险事件发生时，现有的监控和审计机制无法实现快速的事件追溯，难以确定事件的根本原因和相关责任人员，导致责任归属难以明确。
核心能力
快速数据分类分级
基于AI的数据分类分级系统，通过智能分析数据标注的业务属性，自动化实现数据的分类和分级，又快又准又便捷。
数据流转监测
采用基于无侵入式探针的内核级全链路数据采集技术，完成数据无感监测，全方位了解数据的传输情况，实现可视化、清晰度和准确性，确保数据流动路径的透明性、可追踪性以及精确性。
安全威胁监测与研判
支持无缝对接数据安全相关日志，通过静态、动态、对比、关联等方式进行数据分析和异常检测，感知和识别目标数据资产风险事件和行为，提炼和预测整体走向和趋势。
事件分析溯源
基于关联分析和链路追踪技术，将不同事件进行关联分析，直观展示事件间的关系和依赖，完整还原行为轨迹，准确重现事件发生的全过程。
客户价值
底数清
理清数据在业务流转过程中的分布情况，帮助企业摸清重要敏感数据、业务系统、接口、数据库服务等资产概况，针对不同业务节点中的资产信息，针对性的进行数据安全策略的制定。
动向明
传统业务系统的敏感数据流转过程对于用户来说处于黑盒状态。理清敏感数据的流向、流经业务节点等信息，对完整、全面、清晰的认知敏感数据的脆弱性和暴露面具有重要作用。
辨是非
以数据为核心、业务安全为目标的数据流转监测，更注重主动辨识能力，将访问异常和访问风险进行差异化处理，主动预测+主动识别+主动预警，帮助企业实时的对数据的异常和安全风险进行判断和分析。
责任实
对数据安全事件进行快速的定位、追溯成因、追责相关人员并对损失进行评估，杜绝该类事件再次发生。
客户案例
郑州某高校
高校敏感数据监控
郑州某高校曾长期面临排课及学生信息数据泄露的困扰，严重影响学校的教学管理秩序。通过在教学管理平台部署数据流转监测系统，成功监测到课表信息和学生数据被外地IP异常访问的情况，进而对异常IP进行封禁处理，有效保障该高校数据的安全与稳定。
河南某数据企业
数据企业的合规检查
河南某数据企业通过部署数据分类分级系统，扫描系统全量数据，按照行业标准规范进行分类分级。
采用数据流转监测技术，清晰数据的流动过程，准确识别数据访问路线，满足上级数据安全检查合规需求。
某工业
工业企业数据异常访问识别
某工业企业通过部署数据流转监测系统，监控企业的服务端、接口、数据库、库、表、字段层数据流动过程，发现异常访问100+次，帮助企业运维人员风控异常账号，规避数据泄露风险
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