猜猜看:同一棵树能开出几种不同的花?

原创
2016/12/14 17:26
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如果把OpenFEA比作是一棵树,那么各类应用就是它开出来的美丽之花。这些花根植于现实的土壤,经过分析师的巧手,结出粒粒硕果。

   案例一:网络安全态势感知    

(看得见的安全才放心)

网络安全态势感知,是基于OpenFEA技术,通过对影响网络安全的资产、漏洞、攻击、异常流量等因素进行大数据分析,使用户宏观、全局的了解网络的安全状况,动态把握特定环境下的网络风险演变过程。从而有效保障网络空间的安全,构筑“防护+监测”的全方位安全保障体系。

     案例二:用户行为分析    

(为信息化侦查插上双翼)

用户行为分析(简称UBA),是以OpenFEA的机器学习算法为核心检测手段,通过对公安应用日志开展挖掘分析,快速而准确的定位出公安内网异常行为人员的一种分析模型。

UBA利用OpenFEA集群化加载目标用户原始行为数据,并对该数据进行深度分析、处理,从中发现并提取出能实际反映各目标用户行为的关键纬度数据信息,从而科学构建有效数据模型,再应用多种先进的机器学习算法对模型数据进行计算,最后通过可视化技术对数据模型进行固化、发布,从而实现模型的周期调度以及计算结果的按需动态展现与提取。

     案例三:人物画像    

(去伪存真 全面刻画)

人物画像,用于通过收集与分析用户应用日志,操作行为等主要信息数据之后,快速描绘出人员的标签属性。每组标签都有多维数据进行支撑,便于复查检验。通过人物画像,可以全面掌握人员工作动态与属性分类。

     案例四:三角债闭环分析    

(债务链梳理利器)

三角债闭环分析,基于OpenFEA技术,收集及分析法院判决的经济类文书,经过挖掘处理后,可以快速识别出债权债务,并绘制多维度债权债务关系图谱。最终解决三角债、连环债等债权难题,为经济改革提供动力。

     案例五:实时网站监测    

(弹指一挥间,四海风云尽得知)

实时网站检测,是在实时搜集全国各大新闻网站、电子商务、微博、论坛的基础上,运用OpenFEA技术,对舆情、恶意关键字、造成品牌危机的恶意评价、价格波动等信息进行重点监测,并以可视化图形秒级输出分析结果的同时,第一时间通过邮件、手机短信、微信等多种方式通知用户。1000个网站,数百条监测分析规则,5秒种即可收到监测通知。

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