数据的汇聚面对的是纷繁复杂的厂商软硬件产品，相对应的不同型号、不同版本的日志格式也不尽相同。为了从根本上解决此类问题，基于物模型标准化设备的能力，实现异构终端、协议范化接入以及面向全业务场景的统一归纳和管理。系统采用插件化模式设计，整个汇聚、处理和存储的过程相互独立，减少对已有业务代码的侵入性，规避风险。

支持逻辑、统计、情境、行为等多种关联分析，并建立了涵盖系统安全、网络安全、身份认证及权限控制、终端安全、应用安全等安全领域模型，实现了对网络纵深防御各层次安全数据的实时关联分析和预测。分析引擎是基于大数据架构设计的流式分析引擎，内置300+条安全场景分析规则。除了引入各类日志数据，还将用户更关注的原始数据（对象资源、威胁情报、资产信息和漏洞信息等）进行多维度分析，产生更有价值、更全面的告警。

利用大数据平台对汇聚的各类安全数据集中存储和统一管理，系统内置数据范化功能，将各类数据归一化成标准的格式，大大方便用户对数据的分析。平台提供多种数据检索模式，满足各类分析场景的需求，灵活多变的检索方式，可以对数据进行多维度展示。通过数据量趋势图，实时反映数据接入情况。

平台内置了完整的预警通告及处置工作流程，并具备相应的应急处置预案，帮助运维人员实现安全运维处置的闭环。用户通过编排，将智能分析结果、调查取证、处置、通知等多个环节整合在一个工作流里，自动化调度运行，减少运营人员在不同工具之间来回切换的消耗，提升响应处置速度，面对日益增多的威胁，SOAR的自动化能力有助于提高整体安全运营效率。

系统严格遵循《GB/T 42453-2023网络安全态势感知通用技术要求》，设计了多样化的态势图以直观呈现企业的网络安全状态。这些态势图覆盖了八大关键维度，实现了对企业网络安全状态的全方位、多视角深度反映。不仅展示了潜在的安全风险信息，还确保了企业安全状态的全面、动态展示，为安全管理提供了强有力的可视化支持。