国和瑞斯 | 大数据安全分析 Big Data Security Analytics

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国和瑞斯致力于大数据检索、信息安全威胁分析的研究、设计和开发；数据分析与检索、大数据分析与推广、数据服务等。采用先进的软件开发技术，开发出具有自主知识版权的基于大数据分析产品。

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国和瑞斯|大数据安全分析BigDataSecurityAnalytics公司简介国和瑞斯（北京）科技有限公司（以下简称国和瑞斯）位于北京市海淀区上地高新区技术园内，是一家由信息安全管理专家和IT精英共同创办的高新企业，致力于大数据信息安全威胁分析产品的研究、设计和开发，以及安全数据分析服务等。 公司拥有20年积累起来的管理实践经验，并将其转化为网络安全威胁数据检索模型和行业大数据分析场景开发，实现行业的用数据分析方法辅助安全服务、用数据实现精准决策、用数据实现业务分析场景，用数据管理团队，全面提升行业安全服务的竞争能力和持续发展能力。 我们采用先进的软件开发技术，开发出具有自主知识版权的大数据威胁分析产品，拥有多项自主知识产权的核心技术，专注于国内政府网络安全威胁数据分析、应用开发的研究与发展，提供贴近用户的解决方案与产品。 积累了多年在政府行业及企事业单位安全大数据分析、开发的经验，我们造就了一支高效、严谨、经验丰富的技术团队。 核心团队拥有多年安全数据分析、应用开发的技术背景和丰富的开发经验。 公司愿景•过去：我们致力于为大数据安全分析，作为国内最早从事信息安全大数据分析产品研制、服务、销售的企业，是“安全大数据分析领域的开拓者”。 •现在：我们正着力于将大数据技术应用于更多的业务场景，为用户数据分析及数据治理提供产品和服务，实现“数据驱动价值数据赋能业务”的远大目标。 •未来：经过我们技术的不断发展，逐渐引入“数据科学”理念，使我们用大数据技术助力国家现代化建设，为更广大的社会公众提供便民服务。 公司里程碑•正式推出“安全大数据分析平台”产品标志着公司在大数据分析领域走向成熟•荣获国家网络与信息安全信息通报机制技术支持单位称号•率先将“大数据分析技术”应用到信息安全数据分析领域•推出“流量分析系统”和“日志分析系统”。 正式签约多个部委级大客户•正式发布以“安全数据湖”为核心的系列安全分析产品产品中心新一代智能大数据云平台新一代智能大数据云平台为企业提供一体化运营服务解决方案，参照《信息技术大数据分析过程模型参考指南》、《信息技术元数据质量要求框架》等国家规范，同时结合国和瑞斯在运营商、金融、政府部委、央企等行业多年的大数据运营服务实践经验积累，以平台+服务的形式为客户建立由管理、技术与运维构成的大数据运营体系，结合企业与机构业务的需求反馈和效果对用户数据分析及数据治理进行持续改进，帮助企业级用户快速在业务场景中应用大数据，助力业务发展和产业升级。 查看详情>>瑞斯大数据安全分析平台瑞斯大数据安全分析平台是一款面向全行业的大数据安全分析平台，旨在为用户构建一套集检测、可视化、分析、响应处置于一体的安全大脑，让安全可感知、易运营，更有价值。 查看详情>>瑞斯全流量安全分析系统瑞斯全流量安全分析系统是专门用于监控网络流量，帮助用户了解流量构成、协议分布和用户活动的软件。 结合大数据技术来收集网络中有关流量的信息，集流量收集、分析、报告于一体，深入了解流量与带宽的占用情况等用户最关心的问题，为全面了解用户的网络活动，合理有效分配和规划网络带宽提供科学的依据，保证用户的关键业务应用畅通运行。 查看详情>>瑞斯服务产品公司在平台产品的基础上，增加以服务的形式为客户建立一整套的数据管理、分析、开发的流程。 我们提供的服务主要有：安全分析服务、业务场景定制开发服务、数据咨询服务等。 查看详情>>我们的优势公司拥有先进的安全数据采集、处理、储存、挖掘技术，研发的安全分析平台，能够对信息安全数据进行高效的挖掘和分析。 为企业的核心数据资产提供有效保障大数据湖技术采：支持多种采集方式，来对海量数据进行采集；治：支持对异构数据治理、构建统一的数据标准；存：支持结构化数据的存储，为应用提供数据基础；查：支持实数据查询，满足可视化分析应用；智：支持多场景智能分析引擎。 云原生编排技术自动化:自动进行数据收集、数据流水线、分析组件的编排适应性:支持私有云,公有云,混合云,及裸机多种部署环境自愈能力:自动替换、重启、复制、收缩运维能力:极大降低系统运维的难度，提高SLA水平。 智能建模技术计算分析系统可实现对模型的智能编排。 通过使用有向连接线标书模型数据的流程，实现多个元素的链接。 可实时输出模型的计算结果，并且可直接调用已有模型作为下一个模型的输入。 支持完成界面显示模型指标的增删改情况。 探索式数据分析为ThreatHunting提供数据及分析引擎支撑。 实现威胁的快速定位与发现能力。 支撑BI工具+Notebook工具探索式分析的模式、支撑BI工具+Notebook工具探索式分析的模式、通过探索式分析，实现多种数据深入挖掘价值的目的。 可伸缩性、可扩展性和开放性分析系统采用数据分布式独立架构，开放性系统设计，可以依据分析规模，实现系统的模块式（组件）定制，为将来其他类日志预留接口，保证数据的可扩展性、可兼容性。 随着规模的扩大，逐步增加硬件设备，实现集群运行。 其间可以实现无缝迁移，不影响系统的正常运行。

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