文章最后更新时间2025年06月12日，若文章内容或图片失效，请留言反馈！
在企业数据安全运营中，告警疲劳是一个普遍存在的问题。海量的误报淹没了真实威胁，导致安全团队难以及时发现和处理真正的安全事件。如何有效解决告警疲劳，提升数据安全运营效率，成为企业亟待解决的难题。痛点：海量误报淹没真实威胁
企业数据安全系统每天会产生大量的告警信息，其中不乏许多误报。这些误报不仅消耗了安全团队的大量时间和精力，还可能导致真正的威胁被忽视。例如，某企业在一天内收到了数千条告警信息，其中只有不到10% 是真实的安全事件，其余均为误报。这种情况使得安全团队疲于应对，难以聚焦于真正的安全风险。方案：风险权重算法＋事件聚合分析
风险权重算法是一种基于信息论的算法，用于衡量风险的不确定性。通过计算风险权重值，可以量化风险的复杂性和不确定性，从而更准确地评估风险等级。Step1数据收集：收集与风险相关的各种数据，包括用户行为数据、系统日志数据、网络流量数据等。Step2特征提取：从收集到的数据中提取关键特征，如用户登录时间、操作频率、数据访问量等。Step3风险计算：利用风险权重值公式计算每个风险事件的权重值。Step4风险评估：根据计算出的风险权重值，对风险事件进行分类和评估，确定其风险等级。事件聚合分析是一种将多个相关事件合并为一个事件的方法，用于减少告警数量，提高告警的准确性。具体步骤如下：Step1事件分组：根据事件的特征和关联性，将相似的事件分组。例如，可以按照用户、时间、操作类型等进行分组。Step2事件合并：将分组后的事件合并为一个事件，减少告警数量。Step3事件分析：对合并后的事件进行深入分析，提取关键信息，如事件的频率、持续时间、影响范围等。Step4告警生成：根据分析结果，生成准确的告警信息，避免误报。产品功能：指标计算＋智能策略
极盾・觅踪的指标计算功能能够实时计算用户行为特征指标，支持多种计算维度和逻辑，如次数、个数、求和、平均、最大、最小等。通过这些指标，可以更准确地评估用户行为的风险等级，及时发现异常行为。例如，通过计算用户在特定时间段内的登录次数、操作频率等指标，可以判断用户是否存在异常行为。极盾・觅踪的智能策略功能支持基于风险评分模型的智能策略配置。通过预设的风险评分阈值，系统可以自动触发相应的策略，如告警、阻断、隔离等。例如，当用户的风险评分超过预设阈值时，系统会自动触发告警，提醒安全团队进行进一步的调查和处理。告警疲劳是企业数据安全运营中的一个重大挑战，但通过引入风险权重值算法和事件聚合分析，结合极盾・觅踪的指标计算和智能策略功能，可以有效解决这一问题。风险权重值算法能够量化风险的复杂性和不确定性，事件聚合分析能够减少告警数量，提高告警的准确性。通过这些方法，企业可以更高效地应对数据安全威胁，提升数据安全运营效率。选择极盾・觅踪，让您的数据安全运营更加智能、高效、精准。
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