产品概述
行为感知系统BA（Behavior Awareness System），是上网行为管理的又一大颠覆式创新，
它基于上网行为管理的海量上网日志，对用户行为特征进行深度建模分析，不断推出不同场景的行为感知应用，持续挖掘数据价值，帮助组织洞悉行为风险，简化运维管理。
BA系统
上网行为管理 收集数据 结果呈现 数据分析 图计算、机器学习、MVCC等 APP式分析呈现 底层技术 MapReduce框架、列式存储等 应用呈现 应用商店+行为感知应用
场景式行为感知
每一个行为感知应用帮您感知一类风险行为
- 泄密追溯分析
- 工作效率分析
- 离职风险分析
- 事件感知
- 校园网贷分析
- 沉迷网络分析
- 图书馆资源优化分析
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泄密追溯分析
- 分析组织敏感信息和文件的外发情况，及时预警泄密风险，多维度追溯泄密轨迹。
为您提供
- 整体外发风险概括：
展现外发敏感文件的次数、类型、通路等状况
- 泄密追溯：
上传文件和关键词，追溯外发人员、时间和发送工具等轨迹
- 风险预警：
设置敏感信息和文件，一旦发现外发，迅速告警
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工作效率分析
- 分析组织的员工怠工情况，及时发现消极怠工的部门和人员，找到影响工作效率的因素。
为您提供
- 工作效率整体情况：
展示整体怠工总人数和日均怠工时长
- 消极怠工的因素：
影响工作效率的无关应用排行，怠工集中的时间段
- 怠工情况排行：
给出怠工情况最严重的部门排行和员工排行
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离职风险分析
- 提前发现潜在离职风险的员工，便于组织及时安抚或妥当处置。
为您提供
- 潜在风险列表：
分析存在离职风险的人员列表，以及风险等级
- 风险分析：
给出离职风险的判定依据
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事件感知
- 分析热门事件或敏感事件在组织内部的传播状况，避免发生难以控制的负面影响。
为您提供
- 自定义事件：
设置事件的关键词组，筛选传播应用和网页
- 事件关注度分析：
分析事件关键词的搜索次数，给出活跃用户排行
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校园网贷分析
- 帮助学校分析学生网络贷款情况，及时发现已产生网贷和关注网贷的学生。
为您提供
- 整体网贷情况：
分析展现网贷总人数、高风险人数、关注人数
- 高风险网贷人群：
给出已经产生网贷行为的学生名单，以及判断依据
- 关注网贷人群：
给出关注网贷的学生名单，以及访问信贷网站的次数和种类
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沉迷网络分析
- 帮助学校发现沉迷网络的学生，便于进行有针对性的辅导和教育。
为您提供
- 沉迷网络概况：
沉迷上网总人数，以及沉迷游戏、视频等各类应用的人数
- 沉迷学生名单：
分析学生上网时长排行、热门网络应用以及最近上网时长趋势
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图书馆资源优化分析
- 帮助图书馆分析电子资源的搜索热度和已购资源的利用率，为购买决策提供数据支撑。
为您提供
- 已购资源排行：
分析已购买资源库的访问和下载量排行
- 热门资源排行：
分析访问或下载量最多的资源库（未购买的），展现资源库的关注度
- 恶意下载分析：
统计恶意下载资源行为
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全网上网态势分析
- 汇总实时数据，整体分析并直观展现广域网各分支的上网状况和安全现状。
为您提供
- 全网上网整体状况：
直观展现分支网络状态、接入用户数、应用分布等态势
- 应用行为分析：
用户行为倾向分析、热门URL排行、终端类型等
- 网络安全信息：
展现网络威胁状况和不良上网行为信息（需配合NGAF）
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分支网络监测运维
- 迅速发现分支的网络故障情况，帮助管理员快速定位并解决问题。
为您提供
- 分支网络集中预警：
快速查看各个网点的网络状况，及时告警网络故障类型
- 分支网络分析：
排查网络问题，快速定位分支网络故障原因
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专线质量分析
- 分析各个专线带宽使用情况以及专线质量，并直观展现；评估专线带宽是否够用，为购买决策提供数据支撑。
为您提供
- 专线带宽负载排行：分析专线的带宽利用率，判定是否处于高负荷状态
- 专线应用排行：统计分析专线中各业务应用的流量分布状况
方案构成
数据分析 数据采集
- 多系统结合 — 数据采集和数据分析
- 整个方案包括数据采集和数据分析两部分：上网行为管理负责采集数据，行为感知系统负责数据分析和展现。
- 行为感知系统和上网行为管理系统深度耦合，实现数据分析和上网行为管控智能联动。
- BA核心组件 — 应用商店
- 行为感知应用：各种数据分析方法被抽象成一个个应用，每个行为感知应用帮助用户解决一个业务问题。而且应用与平台解耦和，可以随需索取，用完即走。
- 应用商店：集中管理所有行为感知应用，应用的安装、更新、卸载就像手机管理APP一样简单。
我们的优势
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- 自研数据分析平台（IterateDB）
- 100%自主研发TB级数据分析平台，实现秒级查询
- 融入MapReduce分布式软件框架思想，扩展能力优良
- 独特的组件化模式，用完即毁，节省大量性能开销
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- 平台稳定高效
- 超过1万8千台设备稳定运行着IterateDB
- 实现统计查询视图秒级返回
- IterateDB内部组件零故障
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- 数据分析更精准
- 融合图计算和机器学习技术，使建模分析更科学
- 人机流量分离技术，剔除无关流量干扰，统计分析更准确
