数默发布：规模化智能分析平台

数默科技
数默科技

数默科技

2026年10月14日 08:30
四川

在小说阅读器读本章

去阅读

在公众号小说中沉浸阅读

流量探针早已广泛部署，但多数只承担数据采集与单点检测，各自为战、拼不出完整的攻击图景。数默科技结合多年实战业务经验，并通过全流量分析、APT 检测、威胁狩猎、流量回溯、APT 知识库等现有产品能力与 AI-APT 平台规划，围绕\"利用 AI 分析海量流量前端、实现跨网络威胁发现与智能关联\"的定位，将分散的流量前端升级为 AI 驱动的分布式威胁感知网络——让 AI 从海量、异构流量中发现单点难以识别的攻击线索，关联成完整的威胁事件。

通过多年的实战业务经验，梳理出安全运营中的高频痛点，结合业务场景可落地执行

一、落地的10类应用场景

01｜跨区域APT攻击关联发现

分析多个前端上报的 DNS、HTTP、TLS、会话元数据、告警及文件特征，发现不同单位同时访问相同恶意域名、C2 地址或攻击基础设施的关联。

02｜恶意域名与C2基础设施发现

利用 AI 关联流量中的域名、DNS 解析历史、IP、WHOIS 注册信息、ASN、证书及托管关系，识别域名快速迁移、基础设施复用、疑似 C2 集群和可疑注册模式。

03｜未知威胁与异常通信发现

AI 学习不同网络、业务系统和资产的正常通信基线，识别异常出站连接、非工作时段通信、长连接、低频心跳、流量突增等不符合业务规律的通信行为。

04｜分布式攻击链重构

将多个前端观察到的扫描、初始访问、命令控制、横向移动线索和异常外联，按时间与实体进行关联，重建可能的攻击阶段。

05｜全网主动威胁狩猎

当一个前端发现新的恶意域名、文件哈希或 TTP 时，AI 自动生成关联查询，在辖区范围内的其他前端检索历史数据，寻找相似行为与潜在受影响资产。

06｜加密流量与隐蔽通道分析

在不解密载荷的前提下，结合流量方向、连接时长、包长序列、通信周期、TLS 握手及证书等可用元数据，识别异常加密通信和疑似隐蔽通道。

07｜恶意样本与攻击家族关联

将流量中提取的文件、脚本、协议特征和通信行为与样本分析结果关联，识别样本相似性、家族特征及历史攻击活动之间的联系。

08｜资产风险画像与暴露面分析

从通信关系中识别实际活跃资产、外联关系、异常服务、疑似失陷主机及高风险业务路径，再结合资产、漏洞与情报数据评估风险优先级。

09｜AI告警降噪与自动研判

将不同前端的重复告警、相似会话和相关 IOC 聚合为事件，由 AI 总结证据、判断置信度、解释关联原因并提出处置建议，再由安全人员确认高风险行动。

10｜分布式流量前端智能协同

轻量模型在前端完成初筛、摘要和异常打分，中心 AI 分析引擎负责跨前端关联、复杂推理与模型更新，原始流量按需留存或调取。

二、总体架构：四层能力闭环

平台自下而上分为四层，数据逐层汇聚、分析逐层增强：

结语

让单个前端负责“看见”，让中心 AI 负责“关联和理解”，让 APT 知识库负责“积累和推理”，最终形成面向全网的高级攻击发现与持续防御能力。

如需了解方案详情或预约产品演示，欢迎联系数默科技，获取面向您所在行业的落地建议。