不该是被动响应，而应当主动控制
Imperva Analytics 使得您可以从非常广阔的监控范围中，及时获知意外暴露漏洞和风险，从而能够规避的可能面临的持续攻击。
- 加快解决问题的时间
- 优先考虑实际风险而不仅仅是异常
- 在他们造成损害之前发现恶意行为者
- 在审计失败前纠正违规行为
- 获得清晰的摘要，用简单的术语解释复杂的问题
- 消除误报并使 SOC 团队能够专注于关键问题
数据访问行为风险分析的工作原理
Imperva 将深厚的领域安全专业知识与机器学习相结合，以识别违反安全实践或对照组正常操作模式的用户或计算机系统。即使通过复杂的组合或规避检测的操作来伪装，我们的分析也可以立即发现威胁行为。针对严重问题发送警报，同时过滤掉低风险问题。可定制的规则，使您能够将企业机构独特的风险属性纳入分析流程。
