云原生威胁情报平台架构

1/1云原生威胁情报平台架构第一部分云原生情报平台概览 2第二部分情报收集与分析机制 4第三部分情报共享与协同研判 7第四部分情报展示与可视化 10第五部分威胁检测与响应自动化 12第六部分安全编排和编排(SOAR)集成 15第七部分实时情报推送与预警 17第八部分云安全态势感知与风险评估 20

第一部分云原生情报平台概览云原生情报平台概览

云原生情报平台是一种基于云计算技术的威胁情报平台，旨在应对云计算环境中不断变化的威胁格局。它利用了云计算的弹性、可扩展性和按需服务模式，提供实时、可操作的威胁情报，以帮助组织有效识别、检测和响应网络攻击。

#架构和组件

云原生情报平台通常包括以下组件：

*数据收集器：从各种来源（如安全设备、日志文件和外部情报源）收集威胁数据，包括恶意IP地址、域名、文件哈希和漏洞信息。

*数据处理引擎：处理和分析收集到的数据，识别模式、关联事件并提取有价值的情报。

*知识库：存储和管理威胁情报，包括历史攻击数据、恶意行为指标(IoC)和安全最佳实践。

*分析和可视化仪表盘：提供交互式仪表盘，允许安全分析师可视化威胁数据、探索攻击模式并识别关键威胁。

*情报共享服务：促进与外部组织（如威胁情报共享平台(TIP)）的情报共享，以增强态势感知和协作应对网络威胁。

#优势

云原生情报平台提供以下优势：

*实时情报：利用云计算的弹性，实时收集、处理和分析威胁数据，以便快速检测和响应网络攻击。

*可扩展性：可以根据需要无缝扩展，以处理数据量不断增加和威胁格局不断演变的云计算环境。

*按需服务：采用按需服务模式，组织仅在需要时付费，优化成本并提高资源利用率。

*集成和自动化：与其他云服务（如安全信息和事件管理(SIEM)系统）集成，实现自动化响应，提高威胁检测和响应效率。

*全局视角：通过汇集来自多个来源的数据，提供跨组织和行业的全局威胁态势视图。

#关键能力

云原生情报平台的关键能力包括：

*威胁检测：识别和检测已知和未知的网络攻击，包括高级持续性威胁(APT)、恶意软件和数据泄露。

*威胁调查：深入调查威胁事件，确定攻击来源、目标和影响范围。

*态势感知：提供对当前威胁格局的实时可见性，包括攻击趋势、新兴威胁和攻击者技术。

*威胁情报共享：与其他组织共享威胁情报，以增强态势感知并协作应对网络威胁。

*合规性和审计：提供支持安全合规并证明遵循最佳安全实践的审计跟踪。

#应用场景

云原生情报平台广泛应用于以下场景：

*云安全：保护云基础设施、应用程序和数据免受网络攻击。

*威胁检测和响应：实时检测和响应威胁，减少攻击时间并最大限度地减少影响。

*态势感知：提高对威胁环境的认识，以便采取预防措施并有效应对攻击。

*安全运营：优化安全运营流程，通过自动化和集成提高效率。

*网络安全合规：支持网络安全合规要求，如GDPR和PCIDSS，并提供审计跟踪。第二部分情报收集与分析机制关键词关键要点【情报收集机制】：

1.多源情报采集：从各种来源收集数据，包括安全日志、威胁情报平台、蜜罐和操作系统事件。

2.自动化和持续采集：使用自动化工具持续采集数据，确保情报的及时性和准确性。

3.人工智能增强：利用机器学习和自然语言处理等人工智能技术，对采集的数据进行分析和提取，识别潜在威胁。

【情报分析机制】：

情报收集与分析机制

云原生威胁情报平台的情报收集和分析机制至关重要，因为它为威胁检测、响应和预测提供基础。该机制负责获取、处理和分析来自各种来源的威胁数据，以提供可操作的情报给安全分析师和决策者。

情报收集策略

有效的情报收集策略是威胁情报平台的基础。它定义了要收集的数据类型、来源和频率。常见的收集策略包括：

*外部情报源：来自威胁情报服务、漏洞数据库、黑名单和开放源代码情报（OSINT）的数据。

*内部情报源：来自安全事件日志、IDS/IPS事件、防火墙日志和网络流量的数据。

*定制情报：针对特定行业或组织定制收集的数据，例如APT跟踪或恶意软件研究。

情报收集方法

情报收集方法包括：

*主动收集：使用工具（如网络爬虫、扫描器和honeypots）主动搜索威胁数据。

*被动收集：监控网络流量、主机和安全设备，记录有关潜在威胁的事件和数据。

*威胁情报共享（TI）：与其他组织（如情报服务、行业联盟和执法机构）共享和获取威胁信息。

情报处理和分析

收集到的情报数据经过处理和分析，以提供可操作的情报。这个过程包括：

*数据标准化：将不同的数据格式标准化为通用格式，以便于处理和分析。

*数据关联：将来自不同来源的数据关联起来，以发现模式和趋势。

*威胁提取：识别和提取恶意IP地址、域名、文件哈希和攻击模式等威胁指标。

*威胁分析：对威胁指标进行分类、优先级排序和关联，以评估它们的严重性和影响。

威胁情报分析引擎

通常，威胁情报平台使用分析引擎来分析情报数据。这些引擎使用各种技术，包括：

*模式识别：识别攻击模式、已知漏洞和恶意行为。

*机器学习：训练模型以检测异常行为、分类威胁和预测攻击。

*规则引擎：基于预定义规则对情报数据进行过滤和匹配。

*情境化：将威胁情报与特定组织的网络和安全环境联系起来，以提供更具体的情报。

情报可视化和报告

平台提供可视化和报告工具，以展示采集、处理和分析的情报。这些工具使安全分析师能够：

*监视威胁态势：跟踪威胁指标、攻击趋势和整体安全风险。

*调查事件：将威胁情报与安全事件关联起来，以确定根本原因和缓解措施。

*生成报告：为安全领导层和决策者创建预定义和定制的报告，提供威胁洞察和建议。

有效的威胁情报收集和分析机制是云原生威胁情报平台的核心。通过获取、处理和分析来自各种来源的情报数据，平台能够为安全团队提供可操作的情报，使他们能够检测、响应和预测网络威胁。第三部分情报共享与协同研判关键词关键要点【情报共享与协同研判】

1.构建标准化情报共享平台，实现情报数据格式化、标准化，提升情报共享效率和准确性。

2.探索智能情报共享机制，利用机器学习、人工智能等技术，分析情报关联性，自动推送相关情报给安全团队。

3.促进多方情报协作，通过建立跨组织、跨部门的情报共享网络，实现优势互补，提升情报价值。

情报协同分析

1.建立协作式情报分析平台，支持多方安全团队实时交互、协同分析情报，提高响应效率。

2.探索先进的协同分析方法，利用图计算、数据挖掘等技术，从海量情报数据中挖掘潜在威胁。

3.实施情报研判自动化，利用机器学习模型对情报进行自动化研判，提升研判准确性和时效性。

威胁情报可视化

1.构建实时威胁情报态势感知平台，通过可视化界面展示威胁情报、资产风险、安全事件等数据，提升安全态势感知能力。

2.开发交互式威胁情报查询工具，使安全分析师能够灵活查询、筛选、关联威胁情报，提升分析效率。

3.利用数据可视化技术，将复杂的情报数据转化为直观的图表、图形，方便决策者快速理解和掌握威胁态势。

情报评估与验证

1.制定情报评估标准，明确情报来源、准确性、时效性等评估维度，提升情报的可靠性。

2.探索情报自动验证机制，利用机器学习、人工智能等技术，自动验证情报的真实性和准确性。

3.建立情报验证协作机制，通过多方协作，共同验证情报的有效性，提升情报的实用价值。

情报分发与通知

1.建立情报分发平台，定期或按需向安全团队分发威胁情报、安全预警等信息。

2.实现智能化情报推送机制，根据安全团队的关注点、权限等级等因素，精准推送相关情报。

3.探索移动化情报通知方式，通过移动应用、短信等方式，及时通知安全团队安全威胁。

情报反馈与优化

1.建立情报反馈机制，使安全团队能够反馈情报的有效性、准确性，提升情报质量。

2.实施情报持续优化流程，定期分析情报反馈，优化情报收集、分析、共享等环节。

3.探索情报知识库构建，将有价值的情报进行归档和存储，为后续情报分析提供参考和支撑。情报共享与协同研判

一、情报共享

情报共享是指在组织之间或组织与个人之间交换和提供威胁情报信息的过程。它对于云原生威胁情报平台至关重要，因为它可以：

*扩大组织对威胁环境的可见性

*减少重复的研究工作

*加快威胁检测和响应时间

*提高整体安全态势

二、情报协同研判

情报协同研判是指将来自多个来源的情报信息联系起来，形成更全面的威胁视图的过程。它涉及：

*关联分析：识别不同情报源之间的联系，以识别模式并揭示潜在威胁。

*威胁建模：创建威胁模型，将情报信息与资产和漏洞信息相结合，以预测和检测攻击。

*威胁优先级：确定威胁的严重性，以便优先进行调查和响应。

*主动防御：使用情报信息来主动防御威胁，例如通过更新安全配置或部署缓解措施。

三、情报共享与协同研判机制

云原生威胁情报平台通常通过以下机制实现情报共享和协同研判：

*安全信息与事件管理(SIEM)：收集、聚合和分析来自各种来源的日志和事件数据，为情报共享和协同研判提供基础。

*情报共享平台：提供一个安全的环境，用于组织和个人之间共享威胁情报信息。

*威胁情报平台：将来自多个来源的威胁情报信息汇总并分析，以提供更全面的威胁视图。

*自动化响应：根据威胁情报信息自动采取响应措施，例如阻止恶意活动或更新安全策略。

四、最佳实践

为了确保情报共享和协同研判的有效性，建议遵循以下最佳实践：

*建立清晰的流程：定义明确的情报共享和协同研判流程，确保信息及时、安全地流动。

*使用标准化格式：采用行业标准化格式，如STIX/TAXII，以促进情报信息的无缝交换。

*实施访问控制：限制对敏感威胁情报信息的访问，以维护机密性。

*定期审查和评估：定期审查情报共享和协同研判机制，以确保其有效性并进行必要的调整。

*培养协作文化：促进组织内部以及与外部合作伙伴之间的协作，以促进情报共享和知识共享。

五、案例研究

某跨国企业案例：

该公司使用云原生威胁情报平台，将来自内部安全团队、外部威胁情报供应商和行业论坛的情报信息汇总并分析。该平台允许安全团队快速识别和优先考虑威胁，并协同应对。经过实施该平台，该公司显著缩短了威胁检测和响应时间，并提高了整体安全态势。第四部分情报展示与可视化关键词关键要点【情报展示与可视化】

1.交互式可视化：

-允许用户通过拖放、缩放和过滤等操作探索和分析情报数据。

-提供清晰的视觉表示，突出重要趋势和见解。

2.定制化报表：

-支持用户创建和导出定制化的报表，包含特定威胁指标或分析结果。

-促进情报的有效共享和传播。

3.实时更新：

-提供实时情报流，显示当前的威胁活动和警报。

-确保防御者随时了解最新威胁态势。

4.协作与共享：

-允许多个用户同时查看和分析情报数据，促进团队合作。

-提高威胁响应和抵御能力。

5.自动关联和分析：

-利用机器学习技术自动关联来自不同来源的情报数据，识别隐藏模式。

-提供更深入、更全面的威胁画像。

6.预测性分析：

-利用高级分析技术预测未来威胁，识别新兴趋势和潜在攻击载体。

-增强防御者预测和防御能力。情报展示与可视化

威胁情报的有效利用依赖于能够清晰简明地呈现和可视化信息的能力。云原生威胁情报平台架构中包含以下组件，提供全面的情报展示和可视化功能：

仪表盘和报告：

*交互式仪表盘：提供实时或定期更新的威胁情报摘要，重点关注关键指标和警报。用户可以自定义仪表盘视图，以满足特定需求。

*自定义报告：允许用户创建和导出特定威胁或事件的定制报告。报告可以包括威胁指标、攻击向量、缓解措施和其他相关信息。

可视化工具：

*网络图：将威胁情报信息可视化为交互式网络图，显示攻击者、目标、基础设施和之间的连接。这有助于用户快速识别威胁模式和关联性。

*时间线视图：按时间顺序显示威胁情报事件，提供对攻击或事件的逐步了解。这种可视化有助于识别攻击的模式、趋势和潜在影响。

*地理信息系统（GIS）集成：将地理空间数据与威胁情报相结合，在地图上显示攻击目标和威胁来源。这有助于用户识别受影响区域和确定潜在威胁。

威胁情报查询引擎：

*高级搜索功能：允许用户根据各种参数（例如，攻击类型、攻击者、受影响资产）搜索威胁情报。这使安全分析师能够快速找到相关信息。

*基于自然语言处理（NLP）的查询：使用NLP技术使用户能够以自然语言形式提出查询，从而简化了情报搜索过程。

*自定义警报和通知：基于预定义的规则和条件创建警报和通知，在检测到威胁时向用户发出警报。这有助于快速响应和缓解安全事件。

情报共享和协作：

*情报共享平台：提供一个中心平台，供用户共享和交换威胁情报，促进合作和资源共享。

*社区论坛和讨论组：为用户提供参与讨论、提出疑问和与其他安全专家交流的机会。这有助于促进知识共享和提高威胁检测和响应能力。

用户体验：

威胁情报平台应提供直观且用户友好的界面，使安全分析师能够轻松访问和利用情报。这包括：

*自定义仪表盘布局：允许用户调整仪表盘布局，以满足他们的特定需求和偏好。

*拖放式可视化创建：使用户能够通过简单拖放操作轻松创建和编辑可视化。

*移动设备支持：提供对威胁情报的移动访问，以便随时随地做出明智的决策。

全面而有效的威胁情报展示和可视化功能对于赋能安全分析师并支持他们做出有效决策至关重要。云原生威胁情报平台架构通过提供上述组件，提供了安全运营中心（SOC）所需的洞察力、上下文和协作，以有效管理网络安全风险。第五部分威胁检测与响应自动化关键词关键要点【威胁检测与响应自动化】

1.利用机器学习算法和行为分析技术对威胁进行自动化检测，提高检测准确性和效率。

2.自动化响应机制可以对检测到的威胁采取预定义的操作，如隔离受感染主机、阻止恶意流量或启动取证程序。

3.自动化可以减轻安全团队的工作量，并确保在威胁发生时及时且一致地响应。

【威胁情报集成】

威胁检测与响应自动化

引言

云原生环境的复杂性和动态性给威胁检测和响应带来了新的挑战。传统的安全工具和流程变得难以应对不断变化的威胁态势。为了有效保护云原生环境，需要采用自动化解决方案来检测和响应威胁。

自动化威胁检测

自动化威胁检测系统利用机器学习(ML)、人工智能(AI)和行为分析等技术，持续监控云原生环境中的活动。这些系统可以识别异常活动模式、恶意软件和其他威胁指标，并将其标记为可疑活动。

自动化响应

自动化响应系统在检测到威胁时触发预定义的响应操作。这些操作可能包括：

*隔离受感染的资产

*阻止恶意IP地址

*修复已知的漏洞

*通知安全团队

集成的威胁情报

威胁情报平台将威胁检测和响应自动化与集成的威胁情报相结合，提供更全面的安全态势感知。威胁情报来自各种来源，包括：

*商业威胁情报馈送

*内部威胁情报

*开源情报

*威胁狩猎

通过将威胁情报与自动化威胁检测和响应相结合，安全团队可以获得更准确和及时的威胁警报，并能够更快、更有效地应对威胁。

自动化威胁响应的好处

自动化威胁检测和响应提供了许多好处，包括：

*提高检测准确性：自动化系统可以分析大量数据并识别传统工具可能错过的异常活动。

*缩短响应时间：自动化响应系统可以在几秒钟内执行响应操作，从而减少威胁对业务的影响。

*减少误报：自动化系统使用机器学习和AI来识别真实的威胁，减少了误报的数量，从而提高安全团队的效率。

*提高安全性：通过自动化威胁检测和响应，组织可以改善其整体安全性态势，降低被网络攻击的风险。

自动化威胁响应实施注意事项

实施自动化威胁响应时应考虑以下注意事项：

*定义明确的响应策略：在实施自动化响应之前，制定清晰明确的响应策略至关重要。这将确保响应操作与组织的安全目标保持一致。

*测试和验证自动化：在生产环境中部署自动化响应系统之前，对其进行彻底测试和验证以确保其正常运行至关重要。

*持续监控和调整：自动化响应系统需要持续监控和调整以适应不断变化的威胁态势。

*集成安全工具：自动化响应系统应与其他安全工具集成，例如SIEM和EDR，以提供全面的安全解决方案。

结论

自动化威胁检测和响应对于保护云原生环境免受网络攻击至关重要。通过利用机器学习、人工智能和威胁情报，组织可以提高威胁检测准确性、缩短响应时间并减少误报。通过遵循最佳实践和仔细考虑实施注意事项，组织可以有效实施自动化威胁响应，从而提高其整体安全性态势。第六部分安全编排和编排(SOAR)集成关键词关键要点安全编排和编排(SOAR)集成

主题名称：可视化和直观的界面

1.提供交互式仪表板，展示与云原生环境相关的安全事件的实时视图。

2.允许用户轻松筛选和过滤告警，以专注于最关键的信息。

3.集中式控制台，简化了安全团队的编排和响应流程。

主题名称：自动化工作流和响应

安全编排和编排(SOAR)集成

安全编排和编排(SOAR)是一种安全技术，可通过自动化安全任务和流程来增强威胁情报平台的能力。通过将SOAR集成到云原生威胁情报平台中，组织可以获得以下好处：

自动化威胁响应：

SOAR能够根据预定义的规则和流程自动执行威胁响应任务。例如，它可以触发警报、隔离受感染的设备、执行取证调查，并通知相关方。

简化调查过程：

SOAR可以集中存储和管理威胁情报，并提供强大的搜索和分析功能。通过将SOAR集成到威胁情报平台中，安全分析师可以快速搜索相关信息，加速调查过程。

提高事件优先级：

SOAR可以根据严重性和风险级别对事件进行优先级排序。这有助于安全团队专注于最关键的事件并最大限度地减少虚假警报的干扰。

加强跨团队协作：

SOAR提供了一个中心化的平台，可供安全团队、IT运营和其他业务部门共享信息和协作解决威胁。这有助于确保一致的响应并减少沟通中断。

集成现有安全工具：

SOAR可以与各种安全工具集成，包括防火墙、入侵检测系统和安全信息和事件管理(SIEM)系统。这允许安全团队将威胁情报无缝地纳入其现有的安全生态系统。

实施SOAR集成时应考虑的因素：

*自动化级别：组织应该确定哪些任务和流程最适合自动化，以最大程度地提高效率。

*规则和流程：制定明确的规则和流程以指导SOAR的响应，确保一致性和可重复性。

*数据集成：确保SOAR与威胁情报平台和现有安全工具之间的数据集成，以实现信息的无缝流动。

*可扩展性：选择能够随着组织和威胁格局的演变而扩展的SOAR解决方案。

*安全考虑：实施适当的安全措施，例如访问控制和审计日志，以保护SOAR系统免受未经授权的访问和恶意活动的影响。

总体而言，SOAR集成是增强云原生威胁情报平台能力的关键一步，因为它可以自动化威胁响应、简化调查、提高事件优先级、加强跨团队协作并整合现有安全工具。通过仔细考虑集成因素并制定有效的规则和流程，组织可以最大限度地利用SOAR的优势以提高其整体安全态势。第七部分实时情报推送与预警关键词关键要点【实时情报推送与预警】：

1.实时情报采集与处理：自动化地收集来自威胁情报源、安全日志和事件监控工具的实时情报，对其进行过滤、关联和优先级排序。

2.智能告警和通知：基于情报的严重性、相关性和适用性，生成智能告警并以电子邮件、短信或其他方式主动通知安全团队。

3.情报丰富与关联：将新获得的实时情报与现有情报数据库关联起来，增强情报的上下文和可操作性。

【预警机制】：

实时情报推送与预警

实时情报推送与预警是云原生威胁情报平台的关键组件，它们能够及时向安全运营团队提供最新威胁信息，并触发自动化响应措施。

实时情报推送

实时情报推送模块负责从各种来源收集和分析威胁情报，包括：

*安全日志和事件管理(SIEM)：收集来自组织网络、安全设备和应用程序的安全事件和日志。

*网络安全情报馈送：订阅威胁情报供应商、政府机构和行业联盟提供的威胁情报馈送。

*开源情报(OSINT)：从公开可用的来源收集信息，例如社交媒体、新闻报道和研究论文。

*恶意软件沙箱：分析可疑的文件和电子邮件附件，识别恶意软件威胁。

收集到的威胁情报经过分类、优先级排序和关联，以识别高危威胁和正在进行的攻击活动。

预警

预警模块基于实时情报推送的结果，生成预警来通知安全运营团队潜在威胁。预警通常基于以下规则：

*威胁指标：检测与已知威胁相关的特定指标，例如IP地址、域名或哈希值。

*威胁模式：识别与攻击者行为模式相匹配的活动，例如侦察、横向移动或凭证窃取。

*可疑活动：检测与正常活动模式不一致的异常活动，例如异常网络流量或未经授权的访问尝试。

预警可以根据严重性、影响和可信度进行优先级排序。安全运营团队可以使用这些预警来：

*调查威胁：调查预警中标识的潜在威胁，以确定是否存在实际风险。

*启动响应：根据预警类型和严重性，触发自动化响应措施，例如隔离受感染的设备或阻止恶意域名。

*通知利益相关者：向相关团队和管理层通知重大威胁，以协调响应和减轻风险。

实时情报推送和预警的优点

实时情报推送和预警提供了以下优点：

*快速检测和响应：能够快速检测和响应威胁，从而减少攻击造成的损害。

*自动化响应：通过触发自动化响应措施，减少安全运营团队的手动工作量和响应时间。

*增强态势感知：为安全运营团队提供对威胁环境的全面了解，帮助他们做出明智的决策和优先处理安全工作。

*威胁协作：通过与其他组织共享威胁情报，加强对网络威胁的集体防御。

*合规性：满足监管要求，需要实时监测和响应威胁情报。

最佳实践

实施实时情报推送和预警功能时，应遵循以下最佳实践：

*自动化情报采集：使用自动化工具从多个来源收集和聚合威胁情报。

*持续监控：持续监控网络和安全事件，以实时检测威胁。

*关联和优先级排序：关联威胁情报并根据严重性和可信度对其进行优先级排序。

*定制预警规则：根据组织的特定风险和需求定制预警规则。

*定期审查和调整：定期审查和调整预警规则和响应措施，以确保它们保持有效性。

通过遵循这些最佳实践，组织可以构建一个强大的云原生威胁情报平台，提供实时情报推送和预警，从而增强其网络安全态势和减轻威胁影响。第八部分云安全态势感知与风险评估关键词关键要点云安全态势感知与风险评估

主题名称：威胁态势感知与预警

1.集成网络安全情报，实时收集和分析外部威胁情报，如恶意IP地址、域和文件哈希值。

2.利用机器学习和人工智能算法关联威胁指标，识别潜在攻击并生成警报。

3.实现态势感知的可视化，通过仪表盘和图形界面直观地展示威胁趋势和风险等级。

主题名称：资产识别与漏洞管理

云安全态势感知与风险评估

云原生威胁情报平台不可或缺的一环是云安全态势感知与风险评估。这部分架构负责收集、关联和分析数据，以提供组织云环境的全面视图并评估潜在的风险。

数据收集

态势感知系统需要从各种来源收集数据，包括：

*云服务提供商（CSP）的API和日志

*安全工具（例如入侵检测系统、防火墙）

*漏洞扫描器

*威胁情报馈送

数据关联和分析

收集的数据使用以下技术进行关联和分析：

*事件关联：将来自不同来源的事件相互关联，以识别关联模式和潜在攻击路径。

*威胁指标分析：将威胁情报与收集的数据进行匹配，以识别已知威胁的指标。

*行为分析：监视云环境中的用户和实体行为，以检测可疑活动。

*风险评分：根据事件的严重性、影响范围和可能性，对潜在风险进行评分。

风险评估

态势感知系统使用风险评分和其他输入来评估云环境中存在的风险。评估过程考虑以下因素：

*资产价值：云环境中受影响资产的价值。

*威胁可能性：已识别威胁的可能性。

*漏洞利用可能性：攻击者利用已识别漏洞的可能性。

*影响范围：攻击成功的潜在影响范围。

告警和响应

当态势感知系统检测到高风险事件或超出风险容忍度的事件时，它会生成告警。这些告警应经过优先级排序并路由到响应团队，以便及时采取缓解措施。

集成和自动化

云安全态势感知与风险评估与云原生威胁情报平台的其他组件集成非常重要。它应与威胁情报、安全事件响应和安全运营中心（SOC）等组件无缝连接。自动化是提高态势感知和风险评估效率的关键。

指标和仪表板

态势感知系统应提供仪表板和