20家企业58款AI+网络安全产品接入写境：AI+网络安全产品能力图谱

（陆吾）安全资产管理平台

通过自然语言分析，实现跨关联台账的场景化查询（如查找所有暴露在公网且未修复漏洞的主机），降低资产检索的使用门槛，提高运营分析人效。利用大模型分析资产健康度指标（如资产关键性、漏洞密度、防护覆盖率），动态生成健康度评分，对相同风险的资产进行聚类分析，辅助人工进行资产健康度根因查找，发现系统性风险。通过聚类分析识别异常资产群组（如某部门大量未纳管设备）以进行根因分析；基于资产拓扑和内外网链路映射路径，借助大模型自动分析入侵事件的可能影响范围和有效攻击路径，实现对重大入侵事件的受影响面分析能力。

（离朱）安全有效性验证平台

基于大模型学习分析大量行业安全设备防护失效治理经验与最佳实践知识库，自动分析安全防护失效原因，并生成具体修复建议，如策略未配置、防护未覆盖等场景。解决传统防护失效问题依赖专家人工分析、耗时长的难题，实现防护失效问题的定位与处置从“天级”缩短至“分钟级”，不再依赖特定人员能力；同时支持通过持续对话式交互优化修复建议。基于国家政策要求与行业标准，自动完成对大模型的合规性和安全性测评，覆盖政治敏感、暴力、色情、违法犯罪、虚假信息、歧视内容等多类风险项。一站式满足监管对大模型测评的安全性要求，覆盖多种生成内容安全测试题库；支持自定义扩展和每月定期更新测评集；保障生成内容符合主流价值观、符合监管要求；显著降低企业AI产品上线前的合规成本与风险。

数据认知与分类分级系统（AICogniSort）基于大语言模型的自动化分类分级，对于标准没有分类说明的，首先会对每个分类含义的补充和识别，然后进行字段的分类和分级。通过传入行业信息、业务系统、表说明、字段含义等表，基于对语义和上下文的理解，高效匹配分类，同时还可通过分类依据和置信度，让结果具有可解释性和可信。内置国家、行业、地方分类分级标准，无需自行解读合规文件，一键调用，简化操作流程。基于本地知识库和大模型训练，实现行业数据分类分级的自动调优，保证识别率和准确率。全流程自动化、精准的分类分级、以及高效的流程，缩短了整个交付周期，产品还兼具动态可持续性，满足数据流动诉求、释放数据价值。

幻阵欺骗防御系统

基于主流AI开源框架，模拟AI核心服务，提升蜜饵诱捕能力。具体如下：1、丰富的GenAI沙箱集群：无缝支持Ollama、Dify、ClearML等主流AI开源框架，精准模拟AI核心服务。2、高交互AI对话大模型沙箱：Chatbox、Chatbot UI、OpenWebUI等，仿真用户与AI服务的真实交互场景。

雳鉴SAST静态应用安全检测系统

大模型分析白盒数据流，降低误报：通过向大模型提供规漏洞触发数据流关联的源码，可以识别出存在误报的漏洞，误报率降低40%以上。大模型自动生成漏洞修复代码：通过向大模型提供规漏洞信息，能够让大模型根据漏洞上下文生成符合业务的漏洞修复代码。

雳鉴IAST交互式应用安全检测系统

赋能数据流解释：传统IAST产品在展示漏洞数据流时，往往仅是简单列出源点、传播路径和汇点，对非安全专家而言难以理解。大模型的引入顺利解决了这一问题：（1）通过生动自然语言解释数据流的完整传播过程。（2）深入分析每个节点的具体作用及其在漏洞形成中的关键角色。（3）用通俗易懂的语言精确描述漏洞形成的原理机制。

助力漏洞复现，自动生成复现Payload：验证漏洞是否真实存在一直是安全测试的重要环节，但传统方法需要安全人员手动构造验证payload，费时费力且依赖专业知识。大模型基于原始请求包自动生成包含漏洞验证payload的新请求，能够智能调整payload以适应不同的应用场景和防护机制，提供多种验证方案，覆盖不同的攻击向量；也能够降低对安全专家的依赖，帮助普通开发人员进行有效的漏洞验证。

矩子AI安全运营驾驶舱

海量告警和运营数据降噪：基于大模型在自然语言理解和上下文关联分析上强大能力，安全日志进行降噪处理。正确解读研判高对抗、高混淆数据包，效率大幅提升。

安全事件自动关联分析：大模型对威胁事件的攻击信息分析、恶意攻击研判、威胁事件自动分类。实现自动研判+处置，安全事件和安全漏洞误报率有效降低，将研判、溯源及处置速度提升至分钟级。

基于不同专家角色的响应：大模型基于自然语言处理技术提供基于安全运营、攻击研判、流量分析等多角色专家的分析解读。实网攻防无人值守、全程无需人工介入，动态调用防御规则，实现高效率的自动对抗，大幅降低对业务的影响，安全运营成本节省至少70%。

绿盟资产测绘与管理平台（TVM）

基于安全大模型能力，进行漏洞关联分析工作。对近 N 天披露的漏洞进行高效梳理，迅速标记出当前 TVM 尚未支持的漏洞，并获取这些漏洞的详尽信息。可协助客户生成自定义 PoC 文件，对自定义漏洞库开展漏洞扫描。针对特定漏洞，智能推荐适配的修复方案与防护配置。此外，可以查询漏洞是否存在可利用的 EXP，并提供 EXP 详情，关联漏洞补丁信息以及该漏洞的历史攻击事件详情，为漏洞管理提供全面的数据支持。基于AI能力评估资产风险，整合资产、端口、EXP（漏洞利用代码）、情报以及漏洞补丁等多维度数据资源，通过精准剖析资产所存在的漏洞，依据不同风险等级，为企业量身定制相应的修复与防护建议。

绿盟威胁情报平台（NTIP）

在情报数据采集过程中，通过大模型自动处理多语言、多格式的开源情报，通过语义理解高效过滤无效信息，并利用AI 能力对数据质量进行综合评估，对低质量数据进行清洗，对部分数据完整性进行补足，同时可以实现数据分类和数据实体等信息的提取。此外依托大语言模型在文本数据处理方面的语义理解、知识推理、多语言支持、总结归纳等能力，通过预设、调优prompt模板、思维链推理反馈等，对同一事件、政策、威胁实体的不同维度介绍进行汇总与关键知识提取，模块化生成涉我情报报告。

绿盟Web应用防火墙（WAF）

绿盟科技下一代WEB应用防护系统，从WEB应用及API出发，基于用户面临的Web漏洞利用、资源滥用、资源访问控制等多方威胁，提供包含DDoS防护、Bot流量管理、WAF、API防护于一体的协同解决方案，升级整体安全架构，保障企业用户的Web应用安全、业务安全、数据安全，为用户提供端到端的全面防护。绿盟将16年来积累的静态规则、基于上下文的动态语义分析与AI算法智能检测相结合，不仅可以基于规则对网络层、HTTP请求/应答中的已知威胁进行检测，还可以基于嵌套编码的攻击进行解码，通过词法、语法进行深层次分析，智能识别并拦截隐藏极深的未知威胁，有效降低误报率和漏报率。

绿盟综合威胁探针系统（UTS）

基于AI模型，突破传统解密技术限制，通过上下文语义理解加密流量的内容特征，准确识别恶意加密通信‌，加密威胁行为，引入了多个AI模型，以对加密流量威胁进行精确检测，针对不同的威胁场景，绿盟加密流量分析系统构建了各种专项检测模型，包括针对TLS协议的加密威胁多模型检测、针对DNS协议的威胁模型检测，以及针对Webshell和CobaltStrike等具体黑客工具或恶意家族的专项模型检测。

绿盟全流量威胁分析响应（UTS-NDR）

绿盟全流量威胁分析响应系统，聚焦实战化高级威胁检测。以全流量存储为基础，综合采用AI能力，规则匹配、沙箱、威胁情报、机器学习、行为分析等多种高级威胁检测手段，具备强大的已知威胁和未知威胁检测能力。支持提供丰富的流量上下文信息，支持原始流量存储，并提供一体化响应能力，可以很好的威胁检测、加密流量分析，基于AI能力实现自动化威胁分析、研判、溯源、处置工作。

绿盟智能安全运营管理平台(ISOP)

ISOP平台结合SecLLM技术以安全运营目标为导向，以人、流程、技术与数据的融合为基础，面向预防、检测、响应、预测、恢复等网络安全风险管控、攻防对抗的关键环节，构建数据驱动的、具有高自动化水平的可信任安全智能技术栈，实现安全智能范畴下的感知、认知、决策、行动能力，辅助甚至代替人在动态环境下完成各类安全运营服务。ISOP针对大规模运营事件，实现自动化生成基线并收敛告警，智能化事件研判与攻击结果推导，已成功应用于多个企业级的安全运营实战，可大幅降低对安全专家资源的依赖。

碳泽摇光自动化渗透测试平台

基于AI赋能的智能安全评估平台，通过智能大模型实现目标风险智能分析、漏洞代码自动解析与POC模块生成、APT安全意识培训模板自动创建以及多模态敏感信息提取等核心能力，支持可编排的自动化漏洞验证流程。AI智能扩展模块显著降低了渗透测试的技术门槛，使初级安全人员也能高效完成专业级评估任务，同时可提升文档和日志分析效率、缩短漏洞验证开发及修复周期，从而有效降低运营成本。通过交互式AI知识库解决技术难题，形成了"智能分析-自动验证-知识沉淀"的完整闭环。

碳泽超自动化安全运营管理平台

深度融合AI技术，构建智能安全运营体系。平台通过自然语言交互实现工作流智能构建，用户只需输入"生成勒索病毒处置流程"等指令，即可自动生成包含威胁分析、主机隔离、漏洞修复等完整步骤的安全剧本。基于RAG技术增强的多模态威胁分析能力，整合ATT&CK框架、漏洞库等专业数据，实现92%的攻击链识别准确率。平台具备动态优化安全编排能力，将传统需要数小时的工作流构建时间缩短至分钟级，跨系统自动化覆盖率达95%。深度学习驱动的智能决策支持可精准预判攻击阶段，将事件响应时间压缩至秒级。插件化集成的资源调度能力，配合AI动态优化显著降低力投入，MTTR指标下降，有效突破传统安全运营中效率低下、误报率高、响应滞后的瓶颈。

天融信脆弱性扫描与管理系统

天融信脆弱性扫描与管理系统是天融信自主研发的基于下一代安全操作系统NGTOS的综合漏洞发现与安全配置合规性评估系统。凭借天融信技术研究团队多年对系统漏洞、服务后门、Web应用等攻击手段的研究积累，系统可通过智能遍历规则库、预探测、渐进式扫描、登录扫描、广度优先爬虫等多种扫描组合手段，深入检测出系统、Web应用中存在的漏洞和弱点，并提供整改方法和漏洞修复建议，帮助管理员修补漏洞，全面提升网络资产的安全性。系统深度融合基于天融信天问大模型的AI助手“小天”，可实现基于AI的漏洞数据分析和智能交互能力。依托天问大模型自然语言理解、命名实体识别等技术，赋予漏扫“AI”能力，可智能分析提问，理解用户意图，快速响应客户需求，自动输出图表、文本等形式的分析结果。客户可通过对话的方式完成检测任务下发、评估结果获取、漏洞信息查看、评估报告导出等运维工作，帮助客户快捷掌握网络中的资产和风险情况。“小天”支持提问上下文关联，可基于上一次提问，推荐、补充问题描述，引导客户快速达成提问目标，实现良好的交互式问答体验，简化人工创建任务、查询统计数据的配置操作过程，大幅提高漏洞运营效率。

天融信威胁情报平台

天融信威胁情报平台依托天问基座大模型能力以及DeepSeek大模型能力，大幅提升威胁情报的精准度和产出效率。天融信威胁情报平台对接DeepSeek的大模型能力并结合天融信威胁情报库进行威胁情报的深度解读，解读结果包括基础信息、情报信息、API组织、安全事件、分析报告等内容。天融信威胁情报平台对接DeepSeek的大模型能力对PCAP流量文件进行分析，分析结果包含深度推理过程和推理结果两部分，推理结果包括整体网络流量分析情况和恶意攻击行为的判定结果。天融信威胁情报平台Al能够自动化和加速数掘收集过程，对收集的数据进行梳理，以提供初步有效信息，如攻击对象、妥协指标(loC)、家族标签等。同时对来自多源导构的大量数据，通过AI识别特定关键字和特征矩阵，确定数据是否符合规格要求，降低无用数据的干扰。

天融信自动化渗透测试系统

天融信自动化渗透测试系统将渗透测试技术与大模型进行融合，大模型主要应用在信息收集和漏洞利用阶段。在信息收集阶段，借助大模型的强大能力，对收集到的主机、站点等各类信息进行全面关联分析。通过对海量数据的深度挖掘，大模型将看似孤立的信息片段进行有效整合，从而提升信息的准确度和深度，不仅能够验证已知信息的可靠性，还能发现被隐藏的更多有价值信息，为后续的攻击路径决策提供更有力的支持。在漏洞利用阶段，利用大模型的推理能力并结合多年积累的渗透经验知识，依据目标环境选择合适工具，有效提升渗透成功率，此外在0day发现方面也取得了一些进展。通过将大模型应用到自动化渗透产品，渗透过程更加灵活/自主，渗透成功率获得提升，并且报告总结也更清晰。

天融信防火墙系统

天融信防火墙系统的AI安全检测引擎通过主动学习与关联分析，识别DGA域名、隐蔽通道和恶意加密流量，阻断攻击者的入侵行为。引擎利用DGA识别模型对域名进行精准检测，判定并识别DGA域名，进而完成对C&C通信过程的阻断，实现对高级威胁的防御。天融信建立了针对DNS等协议的隐蔽通信检测模型，防火墙系统可实时发现并阻断此类隐蔽通信，从而抵御高级威胁攻击。通过对海量加密流量黑白样本的深度学习分析，系统利用机器学习模型实现对恶意加密流量的检测与阻断，使防火墙有效遏制不法分子利用加密方式实施的恶意网络攻击。

数据库审计与防护系统

大模型能够助力数据库审计与防护系统SQL错误码解读，告别“表面诊断”，深度剖析复杂错误码的成因，还能关联历史案例，预判潜在风险，让“安全警报”更加智能高效。通过智能分析语句结构，不仅能够优化执行效率，更能主动识别高风险语法，给出安全优化方案，从代码层面阻断漏洞滋生。数据库实例监控通过持续追踪数据库的运行状态、用户行为和资源消耗，能够在第一时间捕捉到异常登录、恶意查询、数据异常修改等威胁信号。大模型可以辅助深度分析海量监控数据并完成关联，从看似无关的日志、指标中挖掘出隐藏的安全风险。大模型的预测能力还能让实时监控从被动防御转向主动预警，通过分析历史数据和实时流量，提前预判可能发生的性能瓶颈大模型或安全漏洞，自动生成针对性的建议，帮助管理员制定前瞻性的防护策略。

天融信网络审计系统

在大模型深度赋能下，天融信网络审计系统的网络行为画像能力实现全面进化。系统基于大模型的超强算力与深度学习能力，学习网络审计数据，更细腻地描绘正常行为特征，同时通过持续动态学习，实时适配网络环境变化。面对新型威胁，大模型驱动的画像系统可智能识别“非规则化异常”，比如用户行为模式的微妙偏移、设备通信的隐蔽异常，甚至在风险萌芽阶段就提前预警，构筑主动、精准、智能的数据安全防护体系。面对异常行为，大模型还可以辅助网络审计系统实时生成定制化防护策略，通过一键下发防御指令，将风险发现到处置的时间压缩至秒级，极大简化了运维工作，同时防止异常行为引发数据泄露事件。

天融信数据库审计系统

大模型赋能数据库审计系统，依托海量安全数据训练，不仅能深度剖析复杂错误码的成因，还能关联历史案例，预判潜在风险，让“安全警报”更加智能高效。在大模型的加持下，数据库审计系统通过智能分析语句结构，不仅能够优化执行效率，更能主动识别高风险语法，给出安全优化方案，从代码层面阻断漏洞滋生。大模型可以辅助深度分析海量监控数据并完成关联，从看似无关的日志、指标中挖掘出隐藏的安全风险。自动生成针对性的建议，帮助管理员制定前瞻性的防护策略。

天融信火焰威胁检测系统

大模型赋能火焰威胁检测系统后，漏洞解读能力实现飞跃。大模型基于安全日志与漏洞库训练，不仅能解析漏洞CVE编号、补丁状态，更能关联资产指纹（如服务器版本、业务场景等），预判漏洞被利用的概率。面对异常行为，大模型还可以辅助火焰威胁检测系统实时生成定制化防护策略，通过一键下发防御指令，将风险发现到处置的时间压缩至秒级，极大简化了运维工作，同时防止异常行为引发数据泄露事件。

天融信僵尸网络木马和蠕虫监测与处置系统

天融信TopTVD系统通过AI技术，提升了网络安全检测的效率和精准性。系统采用机器学习、深度学习和自然语言处理等技术，能高效检测未知威胁和复杂攻击。在技术层面，TopTVD系统通过机器学习特征提取技术分析恶意程序样本，剔除冗余信息，优化模型训练，实现全面检测。例如，DGA恶意域名检测引擎能精准识别动态生成的恶意域名，SQL注入检测引擎结合分词技术和循环神经网络，降低误报率。此外，TopTVD系统通过AI算法优化，解决了传统特征匹配技术的局限性。恶意TLS流量检测引擎能区分正常与恶意加密通信，WEBSHELL检测引擎提升检测效率与准确性。在实际应用中，TopTVD系统已在通信行业成功落地，如河北移动项目，实现了对新型威胁的精准检测与溯源，提升了网络安全防护能力。

综上，TopTVD系统通过AI技术，实现了从威胁检测到响应的全面优化，为网络安全防护提供了智能化、高效化的创新解决方案。

天融信态势分析与安全运营系统

天融信态势分析与安全运营系统利用AI技术提升安全运营效率。具体AI应用体现在以下三个方面，系统采用AI技术从海量数据中提取安全日志作为基础数据，为场景分析和策略编排提供支撑。系统支持通过告警、威胁情报、漏洞等相关数据进行组合场景编排，不同场景快速关联控制策略及执行设备，实现自动化威胁处置能力，大大提升威胁处置效率。系统利用AI技术进行资产画像、威胁画像、业务画像等多视角分析画像功能提升安全人员分析研判的效率。系统基于AI技术实现对应用服务器、数据库命令行为、应用访问行为的异常进行判断。

天融信工业互联网态势分析与安全管理系统

天融信工业互联网态势分析与安全管理系统深度融合人工智能技术，构建覆盖威胁感知、分析决策、响应处置的智能化安全体系，其核心AI能力落地场景与技术实现路径如下，基于深度神经网络构建多模态特征学习框架，采用混合模型解析工业协议流量、设备日志等异构数据，通过孤立森林算法检测工业现场违规操作和隐蔽威胁。构建多源特征融合决策模型，通过AI降噪和孤立森林算法的结合，系统能够从大量的原始数据和潜在告警中筛选出真正有价值的信息，过滤掉那些不相关或低风险的告警。基于系统内置的知识情报、场景模型、文档模型等知识模型，通过实体识别模型解析"工控协议漏洞""数据字典"等专业语义，结合AI智能引擎，用户可以提问自然语言，关联图数据库实现处置方案、设备拓扑的毫秒级检索。

安全玻璃盒供应链安全威胁情报与态势感知管理系统(SCSP)

产品基于自主研发的多源供应资产探测采集与关键节点建模分析技术，动态构建覆盖供应链全生命周期的资产图谱,结合AI智能体与实时威胁情报数据，精准识别技术风险、供应关系风险、知识产权风险等多维度威胁。首创供应链信息AI采集助手，高效整合供应链关键数据，自动化采集软件物料信息，增强供应链透明度与可追溯性；搭载供应链安全AI检测智能体，实现针对源代码、二进制文件、容器镜像、运行时程序等的智能化安全检测分析；基于“即插即用、高度耦合”的架构体系，可实现供应链安全检测工具的统一对接管理，协助构建软件供应链安全开发工具链。

安全玻璃盒开源软件安全分析系统SCA

AI启发式二进制识别解包。二进制文件复杂多样的封装格式与应用场景，使得传统解包技术难以应对。为了应对这一难点，我们构建了一个基于多层感知机（MLP，Multi Layer Perceptron）的深度学习模型，进行大量通用格式、专有格式、加壳格式的文件特征训练。基于深度学习训练的AI启发式二进制识别与解包模型，模型不仅掌握了这些格式的独特字节模式，还能识别出隐藏在其中的独特字节特征，能够深入理解和解析复杂的二进制文件结构，提供前所未有的分析能力，从而对各种格式进行精准解析。

AI函数级二进制检测。为了能够对跨处理器、跨编译器、跨操作系统平台的二进制进行函数级检测，我们采用了更精细化和先进的方法，对二进制的多种特征进行深度分析，显著提高了分析的准确性和可靠性。我们构建了一个基于多层卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）架构的深度学习AI模型，专门用于分析从二进制内提取的各种特征。模型通过采集并反复训练分析抽象语法树、控制流图、函数基本块等特征，并兼容多种操作系统、处理器架构和编译器等，实现适应复杂的硬件和软件环境，我们的技术都能够提供高效、准确的检测结果。

数据分类分级与风险评估系统

数据分类分级与风险评估系统：引入AI技术自动完成数据台账梳理工作，实现数据资产自动分类分级。迪普科技采用机器学习、自然语言处理、文本聚类分类等技术，可以充分利用数据本身信息，上下文信息等识别数据内容。无监督机器学习引擎可分析大量未经标注的原始文档集，自动按照内容进行主题梳理，并可通过人工干预灵活调整语义相似度，获得满意的聚类效果。之后，将聚类结果作为标注样本，实施有监督机器学习，提取短句或长组合词作为语义特征，自动生成文本分类规则库，在这一过程中，用户亦可人工干预特征选择，也可使用反向样本加强训练。通过对多数据库源、文件服务源的分析，实现对关键数据的分布和使用状况的感知，为数据分类分级提供底层技术支撑。

全流量监测与分析平台

全流量监测与分析平台：引入AI技术应用至加密流量恶意软件通信行为的检测，实现在不解密情况下识别安全安全风险。基于BERT构建的加密流量分类深度模型，使用通用无标签的加密流量报文预训练BERT模型，使用特定标注的加密流量报文进行微调训练，自动实现对加密流量的分类或识别。

AI安全智能体

AI 安全智能体是一个集成化的网络安全管理平台，旨在提升企业的安全防护与响应能力，结合先进的人工智能、机器学习技术和大规模语言模型，不仅能快速识别复杂攻击模式，还能持续学习适应新型威胁，提供智能化、自动化的安全运营服务，助力它们在瞬息万变的网络安全环境中保持领先优势。大语言模型作为智能体的“大脑”，通过深度学习技术基于海量数据进行训练，生成能够理解和生成自然语言的算法。这使得智能体能够理解复杂指令、进行语境化对话、提取和应用知识。智能体通过不断尝试与反馈循环（强化学习）优化其行为策略，从而在面对新情况时做出更优的决策。内部建立的知识图谱用于表示和存储信息，结合逻辑推理机制为决策提供支持。通过自然语言处理，智能体能够理解和生成自然语言，形成与用户或其他系统交互的基础。

XDR终端检测与响应系统

AI技术应用于恶意代码的预测、鉴定和阻止，高效预测和预防对终端的已知和未知威胁。 利用AI技术实现PE/OFFICE/PDF常见文件类型威胁检测。支持恶意代码检测多分类，能够区分 Virus、Trojan、Ransom、Rootkit、Backdoor、Exploit、Worm等类型。AI引擎具有高检测率、低误报率、强对抗性的特点，尤其对于未知样本具有很好的泛化检测能力。且扫描速度快，在多核环境下最高能够达到传统引擎的几十倍扫描速度，同时资源占用较低。

网络安全威胁感知大数据平台

引入AI模型对安全事件进行检测、分析研判。收集和整合各类日志和事件数据，作为AI模型训练和预测的基础。数据收集完毕后，将通过AI建模分析模块进行深度挖掘和预测，该模块会学习和理解数据的内在规律，为后续的攻击事件的分析和判断提供支持。当新的事件数据进入平台时，AI自动处置模块将自动进行攻击事件的分析和判断。该模块会根据先前AI建模分析模块学习的数据规律，自动判断新事件是否为攻击事件，并对其进行处理。 经过 AI 自动处置模块判断的事件都会被标记为AI判真事件。这些事件以直观的图标展示在平台的用户界面上，帮助运维人员快速理解和识别攻击事件，从而提升处理速度和工作效率。

CyberArk CORA AI™是CyberArk提供的一款身份安全领域的人工智能（AI）解决方案。该产品作为身份安全平台的中枢，专注于通过AI技术增强身份安全管理的效率和准确性。该产品能够智能地控制和管理各种身份（包括人类和机器）的访问权限，确保只有合适的用户能在正确的时间访问指定的资源。它结合了单点登录（SSO）、多因素认证（MFA）、生命周期管理等功能，提供了一套全面的身份安全解决方案。此外，该产品还能够自动化处理数字身份管理任务，包括创建、维护和分析访问权限，以实现最小权限原则。通过持续检测和预防威胁，该产品确保了身份安全生命周期的灵活性和安全性，适用于各种IT环境，包括本地、云和混合环境。

Coverity Static Analysis 是一款由 Black Duck Software 提供的静态代码分析工具。该工具能够深入分析源代码，识别并报告潜在的资源泄漏、空指针解引用、未初始化变量、缓冲区溢出等问题。它支持多种编程语言，并能与多种集成开发环境（IDE）和版本控制系统无缝集成。该产品 提供了全面的缺陷报告和详细的代码审查功能，帮助开发人员快速定位并修复代码中的问题。通过定期运行静态分析，开发人员可以在软件开发生命周期的早期阶段发现并解决潜在的安全和质量问题，从而提高软件的可靠性和安全性。此外，该工具还支持自动生成修复建议，进一步简化了缺陷修复过程。

Mimecast Advanced Email Security是一款专为组织设计的邮件安全解决方案。该服务利用人工智能技术，提供行业领先的威胁保护。

‌核心功能‌：

• ‌智能威胁检测‌：通过AI分析邮件内容，实时识别和拦截恶意邮件，包括钓鱼攻击、恶意附件等。

• ‌多层次防御‌：结合多种安全机制，如DMARC分析、反垃圾邮件和反欺诈技术，构建全面的邮件防护体系。

• ‌邮件归档与恢复‌：确保邮件数据的完整性和可访问性，提供便捷的邮件归档和快速恢复功能，以防数据丢失。

• ‌用户保护‌：针对用户身份进行验证，采用多因素认证等手段，防止未授权访问和账户劫持。

该产品适用于各种规模的组织，能够有效应对日益复杂的邮件威胁，保障组织的邮件通信安全。

SonarQube是一款用于持续代码质量管理和安全性的开源平台。它通过静态代码分析技术，在开发流程的各个阶段（如编码、推送、提升和管理）中检测代码中的潜在问题。SonarQube能够识别多种类型的代码问题，包括但不限于代码异味（即代码中的不良实践）、漏洞、安全热点以及错误。它支持多种编程语言，并提供即时反馈，使开发者能在集成开发环境（IDE）中即时发现并修复问题。此外，SonarQube还提供了详细的代码质量报告，帮助团队跟踪代码质量趋势，优化开发流程。通过SonarQube，组织可以确保代码的可维护性、可靠性和安全性，从而提升整体软件质量。

Jericho Security’s Cybersecurity Dashboard是一款专注于网络安全防护的平台。该平台利用‌生成式AI技术‌和‌暗网情报‌，为用户提供高度个性化的网络安全培训和防御服务。

• ‌个性化攻击模拟‌：通过了解用户业务，Dashboard能创建与现实极为相似的钓鱼攻击模拟，这些模拟攻击会针对员工可能遭遇的各类网络威胁进行模拟，提升员工的防范意识。

• ‌详尽的性能分析‌：平台可以展示员工面对网络安全威胁时的具体表现，帮助识别高风险行为和潜在漏洞。

• ‌定制化培训与资源‌：基于员工的表现，Dashboard会提供针对性的培训材料和资源，自动调整难度，并在员工完成培训后给予奖励，以增强学习效果。

该产品通过持续的模拟攻击和定制化培训，帮助企业和组织有效应对日益复杂的网络安全挑战。

CybeReady的Cybersecurity Awareness Training是一款专注于提升员工网络安全意识的自动化培训平台。

‌核心特点‌：

• ‌个性化培训‌：平台根据员工角色、位置和绩效自动分发和定制培训内容，确保培训的针对性和有效性。

• ‌持续模拟与反馈‌：能够部署比行业平均高出8倍的钓鱼模拟攻击，并通过实时数据平台监控员工表现，提供改进建议。

• ‌数据科学与AI驱动‌：利用数据科学和AI技术，快速改变员工行为，降低高风险群体比例，提高整体网络安全韧性。

• ‌无障碍访问‌：提供可定制的无障碍界面，符合WCAG 2.1 AA标准，确保所有员工，包括有视觉、运动或认知障碍者，都能参与培训。

Lumu是一款专注于网络攻击面管理（ASM）的技术产品。它通过持续监控和分析网络环境，自动发现和分类网络中的资产、漏洞和服务，从而帮助企业全面理解其网络攻击面。Lumu的核心技术在于其能够实时识别网络架构的变化，并更新攻击面情报。它能够深入探测网络中的每个角落，包括暗网服务、未授权设备以及隐藏的攻击路径等。此外，Lumu还具备强大的漏洞管理能力，能够自动跟踪已知漏洞，评估其对企业网络的潜在威胁。通过Lumu，企业可以实现对网络攻击面的全面可视化和有效控制，及时发现并修复安全漏洞，降低遭受网络攻击的风险。

Commvault Cloud是一款全面的‌数据保护与恢复解决方案‌，专注于在各类环境（包括企业环境、云端及SaaS应用）中确保数据的安全性与可用性。

• ‌跨环境数据保护‌：该方案支持对S3等新兴工作负载的保护，能够覆盖并恢复超过500亿个对象，实现数据的全面保护。

• ‌快速恢复能力‌：通过自动化手段，Commvault Cloud能够迅速重建云应用、环境及数据，相比其他网络恢复解决方案，恢复速度提升可达10倍。

• ‌Cleanroom Recovery功能‌：提供隔离的云环境用于测试和取证，确保恢复的数据清洁、未被篡改。

• ‌智能数据管理‌：平台能够发现并分类敏感数据，如PII（个人身份信息）、API密钥及知识产权等，从而验证安全控制并识别潜在风险。

该产品以其数据保护与恢复能力，为企业和组织提供了在复杂数字环境中确保数据安全的可靠手段。

Anomali提供了一套集成的安全分析解决方案，主要包括Anomali Security Analytics、Anomali ThreatStream和Anomali Copilot。

• ‌Anomali Security Analytics‌：该平台集成了ETL（数据抽取、转换、加载）、SIEM（安全信息和事件管理）、XDR（扩展检测和响应）、UEBA（用户实体行为分析）和SOAR（安全编排、自动化和响应）等功能，通过先进的AI和自然语言处理技术，对复杂的网络安全和IT数据进行分析，提供智能威胁检测、调查和响应能力。

• ‌Anomali ThreatStream‌：作为威胁情报平台（TIP），它提供了对全球最大威胁情报库的策划访问，能够快速识别、关联和缓解威胁，同时减少误报。

• ‌Anomali Copilot‌：利用生成式AI技术，Anomali Copilot能够嵌入到安全运营中，减少威胁研究时间，提升分析师效率，并增强整体防御能力。

Bright Security是一款专注于应用安全测试与修复的技术产品，其核心在于提供AI驱动的自主应用安全测试（DAST）解决方案。该产品通过集成到开发团队的原生工具栈中，实现了在软件开发生命周期的各个阶段进行安全测试。Bright Security能够自动化地执行多样化的攻击模拟，以识别应用中的潜在漏洞，并提供清晰的漏洞证明及修复指南，帮助开发团队减少误报并优先处理高风险问题。此外，该产品特别强调了对于大型语言模型（LLM）及生成式AI应用的安全测试能力，确保新兴技术带来的安全风险得到有效管控。通过其智能化的测试与修复流程，该产品致力于提升应用安全性，同时降低安全事件对业务运营的影响。