在当前的数字时代，企业对信息系统的依赖程度日益加深，随之而来的是对信息安全维护的重视。随着业务、资产和数据量的激增，以及威胁的复杂性和隐蔽性不断增强，企业正面临前所未有的安全压力和挑战。

复杂的应用系统带来了更多的入口和潜在的安全漏洞，增加了威胁的复杂性。海量数据的存储、备份、恢复和隐私保护成为了新的安全隐患。同时，多个应用系统可能采用不同的技术平台和架构，这使得技术整合变得更加困难。庞大的资产规模、多样化的资产类型和广泛的分布范围，加上资产的频繁变动，增加了资产风险的可能性。

在面对这些挑战时，企业需采取主动的综合安全措施，并结合先进的技术工具来提升安全防护能力，以确保业务的稳定发展。越来越多的企业开始积极引入人工智能运维(AIOps)技术，从传统的被动安全运营转变为积极防御和预测性分析。

秉持“AIOps Anywhere”的理念，鼎茂科技致力于推广AIOps能力的广泛应用，尤其在安全领域。通过将AIOps与安全信息和事件管理(SIEM)技术相结合，鼎茂科技推出了以智能安全运营中心Di-SOC为核心的一系列创新智能安全管理方案，形成了新一代企业安全产品线。

通过多年的经验积累，鼎茂科技将AIOps和SIEM技术深度融合，升级了新一代智能安全运营中心Di-SOC，为客户提供高效、智能的安全解决方案。借助AIOps和SIEM的双重能力，Di-SOC在数据整合分析、安全事件检测与响应、安全威胁情报和预测方面实现了显著的效率和准确性提升，同时具备学习和适应不断变化的安全环境的能力，帮助企业更有效地保护其信息资产。

基于AIOps和SIEM双重能力的Di-SOC，解决了现代企业面临的多项安全挑战：

应对挑战一：安全数据分散与IT数据分离

• 鼎茂解决方案：整合IT和安全数据，构建全面的安全视角。Di-SOC通过将AIOps和SIEM能力整合，实现不同数据源的统一管理和分析，包括日志、警报等信息，从而构建完整的安全和IT关系模型，预测未来威胁和漏洞，及时采取预防措施。

应对挑战二：传统安全设备依赖特征匹配，应对高级威胁困难

• 鼎茂解决方案：运用自适应AI算法模型，实时侦测并预测潜在威胁。Di-SOC利用AIOps的AI和机器学习能力处理大量实时和历史数据，识别异常模式、非正常活动和潜在威胁指标，全面监控企业IT基础设施，实时准确地监测和预测未知威胁。

应对挑战三：快速变化的威胁环境，难以获取准确威胁洞察

• 鼎茂解决方案：进行高价值上下文分析，深度洞察威胁详情。Di-SOC通过AIOps的数据治理和AI时空关联算法对安全事件中的关联数据进行深度挖掘，构建完整上下文，进行威胁来源、优先级评分、MITRE ATT&CK标签、自定义分类、资产影响等分析，结合SIEM的事件管理能力，提高安全事件识别和响应能力。

应对挑战四：告警数量众多，无法及时响应，事件处置闭环缺失

• 鼎茂解决方案：智能告警聚合收敛，有效过滤误报和噪音。Di-SOC通过AIOps的智能化告警处理技术整合监控系统信息，进行告警聚合收敛和智能化分析，确保重要有效的安全告警事件，同时有效过滤掉误报和噪音。

应对挑战五：业务和系统环境复杂，实体分析困难

• 鼎茂解决方案：实体画像管理分析，评估健康状态。Di-SOC利用AIOps的机器学习和深度学习技术收集、清洗和分析实体（如用户、设备、应用程序等）的实时数据，快速形成实体画像，提取关键信息和特征，结合SIEM系统数据融合分析，评估实体的安全健康状况。

应对挑战六：资产数量庞大，缺乏资产风险和脆弱性持续监测

• 鼎茂解决方案：资产风险量化模型，优化安全投资和决策。Di-SOC通过AIOps的资产化数据治理和AI算法能力实时处理SIEM事件数据，挖掘风险模式和趋势，融入资产研判流程，实现资产视角的风险量化分析，准确评估风险影响程度。

相较于传统安全分析方法，Di-SOC能够快速识别和定位潜在威胁，在威胁显现前预警，为企业赢得时间采取必要措施，防止安全漏洞被利用。同时，通过深入分析大量安全关联的多源数据，识别隐藏的威胁模式和攻击手法，帮助企业及时调整安全策略，加强防御。此外，Di-SOC支持机器学习自适应安全环境，帮助企业更有效地保护其信息资产。该产品已在金融、政府、医疗、智慧工厂等多个行业成功部署。