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SiCAP-OMA小功能：自定义报表

背景：不同企事业单位在管理和决策中有各自独特的业务逻辑和关注点，标准化报表通常难以覆盖所有用户的特殊分析需求；若针对特殊需求进行定制开发，不仅会延长交付时间，也会增加用户成本。SiCAP-OMA提供无需编码的自定义报表，用户能够从多个数据源中灵活自主地选择需要展示的数据字段，支持自定义筛选条件，提供多种图形化展示方式，用户可根据数据特性和应用场景选择合适的图表形式，使数据更加直观易懂。同时，可订阅报表进行定时生成与推送，便于数据的持续追踪与关注。自定义报表功能为用户提供了一个高度灵活的数据分析环境，能够快速满足不同用户的个性化数据分析需求，提高效率的同时也节省了建设成本。 智能运维安全管理平台SiCAP可对用户权限进行精细化管理，限制用户只能访问特定资产、执行特定操作。Kingbase

SiCAP-OMA小功能：运维工作台背景堡垒机作为运维人员日常使用的工具，除满足合规审计要求外也需要帮助提高运维工作效率。大多堡垒机产品的迭代更新只是不断将功能进行丰富与堆砌,功能入口零散,相关业务操作不连贯,用户体验较差。SiCAP-OMA依赖于IT服务管理的标准化流程理念,强化用户使用场景,形成了运维工作台,例如:运维人员可以集中进行运维、申请等日常工作,主管可以集中处理审批、协作等相关事务,使得工作入口更聚焦,操作更方便。运维工作台的设计,可以将待处理工作集中化、聚焦化,简化操作步骤,从而有助于提升工作效率,提高用户体验。数据转换智能运维安全管理平台SiCAP实时监控用户行为，及时发现并应对潜在威胁。

SiCAP-数据分析，以数据为基础，场景为导向，算法为支撑，基于大数据、机器学习、深度学习等技术，对IT资产配置、监控、运维、日志、流程等数据进行综合智能分析，包括异常风险分析、多维主因、根因分析、智能审计、智能运维、智能预测、智能机器人助手等多个技术方向的落地场景，提升了整体风险感知和安全动态防护。***的数据综合分析,丰富的智能化业务场景。做到异常风险分析、多维主因分析、根因分析、智能审计、智能运维、智能预测、智能助手。

在IT运维管理中，运维人员通常需要对服务器、网络设备、数据库等各种系统使用文本命令进行的远程操作和维护。为了防止因误操作、恶意攻击或未授权访问带来的潜在风险，通常需要进行严格的字符协议运维管控，确保运维操作合法可控。InforCube智能运维安全管理平台-运维审计中心（SiCAP-OMA）从多个方面提供字符协议运维管控。在权限管理方面，能够精细化授权，确保每个运维人员只能执行与其职责相符的操作命令；在事中控制方面，可以预先配置黑白名单命令，对危险或禁止执行的命令立即触发告警、阻断甚至中断会话，阻止潜在危害的发生；在操作审计方面，通过记录所有字符命令操作，对运维人员的每一步操作进行实时审计追踪，以便发生安全事件时进行回溯分析。字符协议运维控制，是实现严格访问控制、实时监控操作行为、强化审计追踪以及降低风险影响的重要手段，对于维护系统的安全性、合规性和可控性具有不可或缺的作用.智能运维安全管理平台SiCAP提供邀请协助功能，满足多人协作场景下的运维需求，提高工作效率。

SiCAP-OMA小功能：防绕行审计

背景：堡垒机部署时，为了不影响现有网络拓扑结构，往往采用旁路部署模式，通过防火墙隔离用户区和服务器区，并配置策略强制用户通过堡垒机访问服务。如果防火墙策略配置的不够细致，会存在绕过堡垒机，直接访问服务器、数据库等资产的行为。SiCAP-OMA通过实时监控，配合灵活的审计策略，及时发现资产绕行登录、改密等异常行为，并向管理员发出告警，有效减少运维人员或非法用户违规连接服务器的安全风险。依据防绕行审计结果，用户可及时完善防火墙策略，进一步降低企业资产安全风险，保证数据安全。 智能运维安全管理平台SiCAP支持多网络设备进行配置文件备份，确保需要时能迅速恢复系统。软件资产管理

智能运维安全管理平台SiCAP利用大数据分析和机器学习技术，检测风险并智能报警。Kingbase

智能运维系统通常由一系列应用程序和工具组成，包括自动化工具、机器学习工具、分析工具等。这些工具和应用程序可以帮助组织更好地管理其运维流程，并提供实时监控、警报和报告，以加强对计算机系统和应用程序的管理和控制。智能运维系统的提供商和解决方案众多，包括Automic、BMC、IBM等。这些提供商和解决方案的差异在于其功能、定制化能力、可扩展性、安全性、可靠性和成本等方面的差异。因此，在选择智能运维系统时，组织需要评估其需求、业务流程和技术架构等因素，以选择适合其需求的解决方案。智能运维系统的实施需要考虑组织的需求、业务流程和技术架构等因素，因此需要进行定制化配置和集成。在实施过程中，组织需要确保其智能运维系统与其他系统的集成和数据共享，以确保数据的一致性和准确性。智能运维系统需要具备良好的安全性和可靠性，以确保数据和服务的安全和可用性。因此，在智能运维系统的实施和运营过程中，组织需要考虑数据和服务的安全性、备份和恢复、容错和可扩展性等方面的因素。

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