利用机器学习对用户、设备、应用等实体行为进行建模，建立行为基线并检测偏离，识别内部威胁、账号盗用与APT攻击。
对用户与实体行为建立动态行为基线。
识别偏离基线的异常行为与风险。
发现越权、数据批量外泄等内部风险。
检测账号盗用、异常登录与撞库行为。
对用户与实体进行风险评分。
对异常行为进行上下文调查。
发现内鬼与越权行为。
检测账号异常使用。
识别潜伏的定向攻击。
ML行为分析
内鬼无所遁形
盗用实时发现
风险量化呈现
终端行为侦测
事件关联分析
AI应用安全