基于东西向和南北向流量的双向检测，实现入侵攻击、横向移动、失陷反连的全场景覆盖。
基于流量监听模式实现企业资产信息的精准识别。自动化构建企业资产画像，识别隐匿资产，针对域名资产实现API风险管控。
基于自研的AI智能分析引擎，利用机器学习算法和异常行为建模，深度分析高级攻击与未知威胁，全面把控网络威胁态势。
基于关联聚合引擎和失陷算法引擎，从海量告警中精炼出紧急事件，快速定位受损资产、处理威胁，将影响降至最低化。
基于全包存储，以时间轴方式回溯攻击者完整的活动轨迹，与内外部威胁情报联动，精准定位回溯、快速取证。
通过对资产的主动网络行为与被访问行为机器自学习，建立网络行为基线与访问关系策略，在国家重大活动的保障期间，以历史时间段的网络数据为快照对比，筛选出当前时间新增的网络访问关系，协助分析人员聚焦新增的网络威胁，从而实现特定场景下特定关注点，减少运维人员精力损耗。
通过对资产的主动网络行为与被访问行为机器自学习，建立网络行为基线与访问关系策略，在国家重大活动的保障期间，以历史时间段的网络数据为快照对比，筛选出当前时间新增的网络访问关系，协助分析人员聚焦新增的网络威胁，从而实现特定场景下特定关注点，减少运维人员精力损耗。
通过对资产的主动网络行为与被访问行为机器自学习，建立网络行为基线与访问关系策略，在国家重大活动的保障期间，以历史时间段的网络数据为快照对比，筛选出当前时间新增的网络访问关系，协助分析人员聚焦新增的网络威胁，从而实现特定场景下特定关注点，减少运维人员精力损耗。
