信息管理系统研究报告

一、实验目的1、巩固所学系统分析的基础知识。2、能够利用所学系统分析的方法对所开发的系统进行分析二、实验内容对所开发的系统进行分析三、实验过程（撰写系统分析报告，要求包含可行性分析、组织结构图、业务流程图、数据流程图、数据字典）超市销售管理信息系统分析报告系统可行性研究管理上的可行性 本系统采用基于Windows的图形用户界面，而该系统是大家熟悉的操作系统，对于那些有一般的计算机知识的人员就可以轻松上手。而整个超市管理系统采用最友好的交互界面，简介明了，不需要对数据库进行深入的了解。由此，该系统的操作是可行的，有必要开发该系统。技术上的可行性 要求系统开发人员能够熟练运用 VB 、 VF 等编程语言，并需要计算机一台。目前技术人员已经掌握这些编程语言，学生实验室由多台电脑供学生使用。因此，本此系统开发在技术上是可行的。经济上的可行性 现在已有一部分计算机等所需设备，可以充分发挥作用，节约不少设备资金，其余开发人员费用由连锁店支付。综合以上三方面，该系统具有很高的开发可行性，无论是从技术上或者经济上还是操作上。因此，可以设计该系统的数据流程图，建立数据字典。组织结构图业务流程图数据流程图数据字典数据字典：3.4.1数据流数据流编号：D1.1数据流名称：新顾客登记表简述：新顾客来超市订货时要填写有关自身信息的表数据流来源：无数据流去向：登录新顾客数据处理数据项组成：姓名+性别+单位+职务+联系方式+订货量+订货日期数据流量：10张/月高峰流量：20张/月数据流编号：D2.1数据流名称：发货通知简述：供应商接到的来自超市的要求发货的通知数据流来源：订货单数据流去向：发货单数据项组成：商品名称+商品编号+订购量+订购日期数据流量：10张/月，高峰流量：20张/月数据流编号：D3.1数据流名称：备货单简述：根据顾客订货需求而制定的通知仓库人员准备相应量商品的清单数据流来源：开备货单数据流去向：仓库数据项组成：商品名称+商品编号+商品数量+订购单位+提货日期数据流量：10张/月，高峰流量：20张/月数据流编号：D1.4数据流名称：发货单简述：给顾客提供商品的时候，超市销售人员统计的销售情况表单数据流来源：可供货订单数据流去向：销售统计数据项组成：商品名称+商品数量+订购单位+订购日期+付款金额数据流量：10张/月，高峰流量：20张/月3.4.2逻辑处理处理逻辑编号：P1.1处理逻辑名称：登录新顾客数据简述：对来超市订货的新顾客进行记录输入的数据流：新顾客登记表处理描述：根据新顾客信息记录在顾客档案中输出的数据流：顾客档案处理频率：10次/天处理逻辑编号：P2.1处理逻辑名称：处理发货单简述：供应商处理来自超市订购商品的信息输入的数据流：发货通知处理描述：根据超市订购商品要求，提供商品输出的数据流：发货单处理频率：10次/天处理逻辑编号：P3.1处理逻辑名称：处理备货单简述：根据顾客需求量仓库人员处理备货的表单输入的数据流：备货单处理描述：根据销售部开出的给顾客提供所需商品量相应进行处理输出的数据流：库存记录处理频率：10次/天处理逻辑编号：P3.2处理逻辑名称：销售统计简述：对销售情况进行统计输入的数据流：发货单处理描述：根据销售情况的记录，对目前各商品销售情况进行统计输出的数据流：销售统计表四、心得和体会（此项由同学填写）通过这次作业我学到了管理信息系统的系统分析，认识到对系统进行可行性分析时要考虑全面，管理业务调查要设计好组织结构图。另外，要开发一个系统需考虑多方面的因素,但一定要突出重点,还有就是得做之前的调查.

在互联网行业，“人”尤其重要，因为互联网行业既是人才密集型产业，也是人力密集型产业，人力成本也是这个行业的主要成本。此外，互联网所倡导的“开放、分享、透明、责任”也进一步放大了“人”的价值。那么，“互联网人才”是如何找工作的？互联网行业的HR们又有哪些独特的技能？“数据化”在招聘时有没有用？Moka研究院与Moka招聘管理系统调研了535位互联网行业HR，深度访问了20位HRD，发现这个领域着实有着鲜明特征。（互联网行业人才招聘还有哪些特点？数据工具提供了哪些协助？关注Moka招聘管理系统公众号回复“互联网HR”获取完整报告）招人、找工作都爱“熟人介绍”互联网的“圈层”效应在招聘过程中也有明显体现。从意愿上，也更愿意通过社交媒体，熟人推荐，企业官微渠道寻找工作机会，这与传统招聘渠道绝对主导时期相比，发生了变化。· 招聘首先求内推· 求职爱找人内推· 发布职位信息求“朋友圈转发”· “社交化求职”、“社交化招聘”已成现实……所以互联网行业的HR在寻找人才时也更多地也运营到了marketing的思路和技巧，不再是等到有职位需求时去寻找候选人，而是平时就做好一切吸引潜在候选人的准备工作。互联网行业的发展还带来了一个十分重要的转变，信息传播更快速、更透明，候选人对企业的评价也更容易影响到其他潜在候选人，所以“雇主”的口碑也是十分重要，HR们也时常需要操心“品牌”的事儿。不是“人”不好，是合适最重要快，是互联网行业的一个典型特征。在互联网行业，生死存亡似乎都来得更快一些。而在组织不同的发展阶段，对人才的选评标准不一样，可以说，不是“人”不好，是合适才重要。企业在初创期，活着意味着一切。这个时期也是非常典型的“人治”时期。也由于企业初创，在吸引候选人的力度尚弱，所以更看重员工的忠诚度和做事的积极性。初创期后的成长期，希望吸引更多“专业的人”。当企业挺过初创期，业务模式也阶段性地验证成功后，就希望能吸引更多能帮企业突破的“牛人”，“需要聪明人”是很多HR提到的。同时，这个阶段非常看重“专业技能”，具有严格的人岗匹配标准，招人也以“挖人”为主。成熟期，看重文化融合。当企业到了成熟期，此时在市场上已经有了一定的市场份额，就可以吸引到“最顶尖”的人才了。成熟期的企业时常“居安思危”，寻求“创新型”人才，除此之外，符合“企业文化”是十分关键的考核标准。组织发展越成熟，越希望“科学”地挑选人才为了帮企业达成招聘及组织优化的目标，HR们是如何选人的呢？首先，有一个有意思的现象，当企业规模不一样，对HR的个人能力也有不同的要求。· 1000人以上规模的企业对HR的专业能力要求中，最重要的一项是“对组织人才结构的理解”，而在1000人以下规模的企业中，对HR专业能力最重要的要求是“对HR岗位的理解”。（受访企业对HR专业能力的要求）（1000人以上企业对HR的专业能力的要求）· 1000人以上规模的企业对HR“懂数据”的要求比1000人以下规模企业高。（受访企业对HR职业能力的要求）（1000人以上企业对HR的职业能力的要求）可以看出，当组织规模发展到1000人以上时，HR需要有更多的纵览全局的视野，对组织人才运营做出更科学的决策。当被问及今年最想学习的一项技能时，得票最多的三项依次是“人力资源数字化工具运用”、“组织人事分析管理”和“战略人才规划”。并且他们认为，数据化工具能帮他们更好地评判候选人。有21.43%受访者很赞同，46.03%的受访者赞同数据化工具可以帮助HR评判候选人。数据决策完善了人类的经验决策，在很多领域已被证实并且推广开来。在组织管理、人才运营上对数据化工具与数据分析的技能需求也已显现，组织管理与运作方式，同样需要一次升级迭代。互联网行业人才招聘还有哪些特点？数据工具提供了哪些协助？关注Moka招聘管理系统公众号回复“互联网HR”获取完整报告Moka智能化招聘管理系统将HR碎片化、机械化的劳动进行结构化管理，聚合招聘渠道并提供招聘渠道的效果反馈和预测报告，根据职位、职能自定义招聘流程，提供（HR、猎头、用人经理）多方协同面试安排工具，自动生成面试日历，支持面试官更便捷更及时地给予候选人反馈，支持候选人对面试反馈信息，人才资源储备，招聘各环节表现数据分析反馈与洞察等一系列功能将精简招聘工作和提高招聘效率。与此同时，基于对业务场景的深入理解和不断的技术创新，实现了工具的运用和真实的业务场景无缝衔接，具有显著的产品体验优势。在可预见的未来，随着组织运营精细化的需求显现，通过科学的数据分析辅助企业人才运作和组织管理，Moka作为AI/BI驱动的下一代人力资源管理系统将发挥更大的价值。来源：消费日报网综合

核心摘要：产业互联网区别于消费互联网，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术基础上，利用互联网思维将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。产业互联网当前已具备一定的产业基础和环境基础，但与美国等发达国家相比，中国的企业服务行业发展不足，产业互联网仍有较大发展空间。产业互联网是流量红利枯竭带来的必然进程，也是互联网行业从注意力经济转向价值经济的途径。生产领域流程复杂、链条较长，产业互联网能够催生大量的节点型服务企业，产生新的机会价值。产业互联网绝不是简单的“技术+”积木式概念创新，而是技术在产业应用中的显现形态，其根本意义在于对产业形态及组织方式进行打破重塑。产业互联网与金融、制造、物流、零售、文娱、教育、医疗这7大行业结合，显现出完全不同的应用特征。金融因具备资金流、信息流双重属性，可成为其他行业建立连接的切入点；制造、物流作为传统支柱产业，建立新的信息连接对于产业升级、成本优化均具有重要意义；零售行业受消费互联网推动，正在向上游渗透形成更有效的流通链条；文娱、教育、医疗行业也在经历产业互联网化变革，但是行业核心环节的非标准化程度较高，产业上下游价值信号的打通仍有一定难度。艾瑞认为，产业互联网带来的产业升级是行业服务者将原有的竞争壁垒进行产品化输出的过程。对于行业从业者而言，需要从自身优势领域入手，形成IT、产业、互联网的综合能力，将服务进行产品化输出。产业互联网概述：回归网络的连接本质产业互联网概念对传统产业各环节改造重塑，构建新型协同网络产业互联网是互联网连接从消费端向产业端渗透的过程，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术渗透传统产业链各环节并进行改造重塑的基础上，将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。产业互联网是突破传统产业参与主体线性信息传导与被动型资源调度计划的模式，打破产业主体之间的信息壁垒，构建新的供应关系，最终向分布式、去中心化思维发展。在产业互联网的作用下，行业参与主体之间的资源与信息快速交互、响应，最终将重组产业网络并形成价值生态。产业互联网VS消费互联网产业互联网和消费互联网的融合回归连接的本质艾瑞认为，产业互联网与消费互联网并非两个相互割裂独立的概念。相反，产业互联网是在消费互联网基础上，在生产端与消费端进行连接链条的补全和重构，最终通过连接的融合，让生产信号、需求信号、价格信号能够有效传递，资金与物品实现最高效流动。产业互联网特征：打破与重塑价值逻辑流量红利消失下的被动转型产业互联网驱动互联网服务从“跑马圈地”到“精耕细作”消费互联网关注点为用户数量和用户注意力时长，其快速发展可以看作是跑马圈地的过程。但近几年，不管是用户数量还是用户注意力时长，整体上难以再取得爆发性增长。在此背景下，企业服务向产业链上下游延伸，用连接、数据和智能三大要素去解决更多环节的痛点，这个过程可以看作精耕细作的过程。在此过程的早期（即现在），流量红利余温仍在，C端连接仍占主导因素，因此B2B2C型企业优势明显并备受关注。随着连接布局的完成，物联、数据和智能作用逐渐提升，专注于供应链效率提升的企业优势将逐渐凸显。尽管产业互联网的产生与发展，是技术与商业形态成熟后的必然，但C端流量红利的消失，在产业互联网的快速发展中起到了重要的助推作用。产业互联网是互联网巨头向上渗透的合理路径在消费互联网时代，阿里、美团等互联网巨头以消费端为入口，以技术为支撑，以平台为载体，建立了全新的行业基础设施。以此为基础，互联网科技巨头能够沿行业供应链向上渗透，完成供给端的赋能整合，实现业务协同和生产链条延伸。与其他行业相比，拥有这样的“超级整合者”的行业，生产与消费的联系更紧密，产业互联网与消费互联网的融合更快速。生产端的提升与变革也为这些整合者带来巨大的生态效应。去中心化重构创造产业链新价值产业互联网推动产业链去中心化并重构新的中心消费互联网以流量和注意力经济为基础，生产链条较短、供需关系简单、服务的边际成本几乎为零，因此形成了互联网寡头垄断的总体格局；而生产领域的产业参与者更加多样，产业链长且交错复杂，产业互联网将多条产业链的上游资源、中间商、服务企业、核心生产企业、终端消费者等一系列环节组成多节点的生产网络，是信息流动的去中心化过程。艾瑞认为，生产网络的复杂性、多元性和专业性决定了产业互联网领域难以出现全局性的垄断寡头。同时，生产网络的建立将形成多个连接的关键节点，催生新的节点型价值中心。工业时代轮转，产业互联网改变大规模工业化生产模式自工业革命时代开始，以流水线为基础的精细化分工和大规模生产，几乎已经遍及所有行业，形成了由供给端驱动的生产-库存-营销-消费的供需模式。这种大规模生产的长周期、高库存、缺乏个性的特征越来越难以满足当前快速变化且多样的经济需求。产业互联网为工业革命以来已经形成的生产-消费模式带来了新的变化，通过打通供给侧和需求侧的双向连接，形成需求-供给高度互动的快速反馈机制，推动全产业链的集成和创新。赋予产业链数字化转型与环节重塑能力不再以概念创新为卖点，重整上下游核心环节是根本目的尽管产业互联网的发展有赖于大数据、云计算、人工智能、物联网等核心技术，不断加速技术开发商业化进程并寻求更多技术可落地的实际应用场景，但产业互联网绝不是简单的“技术+”积木式概念创新，其根本意义在于以线上化、数字化为基础，改造产业形态及组织方式，优化企业生产、经营、融资模式，并加强产业协同交互，实现资源优化配置、生态网络建设乃至跨行业共融发展。具体来看，生产环节中的研发设计、生产制造、内容创作、经营销售与协同管理等核心环节，均可成为产业互联网通过技术渗透改造的对象。新型技术场景、平台、管理理念等要素也需要通过融入产业互联网塑造的新型网状关系而实现落地应用。技术融合发展之后的产业形态显像为新兴技术落地寻找多元化应用场景与组织方式近年来，在本轮智能革命中新生的技术产业化扩散趋势明显，各类新兴技术在自身发展迭代的同时也在不断加速融合，推动软件与信息服务产业规模持续增加。其中，物联网/传感器技术能够将物理世界与数字世界有效连接，移动计算及移动互联网技术使智能终端成为产业互联网的末梢神经，云计算赋予产业互联网充足的算力支撑与资源共享机制，大数据能够对产业互联网运行过程中产生的海量数据进行存储分析及可视化使用，人工智能助力专家系统建立、人机交互与商业决策过程，5G提升通信传输效率并加速新的生产组织方式裂变生成，区块链构建的可追溯信任机制可以为产业互联网安全提供保障……产业互联网的良好包容性可以为各类技术的场景化应用与融合性测试提供实验土壤，以检验技术的产业应用意义与商业化效果。技术集成至特定阶段，可催生产业互联网形态多样化随着智能革命的逐步深入，新兴技术在自身发展迭代的同时也在不断加速融合，推动实体经济业态发展与商业创新。艾瑞认为，产业互联网以实现互联互通、跨界重塑为主要目标，大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网/传感器、5G等技术载体充分集成后，借助产业互联网综合平台加速对各传统产业的渗透迭代过程，在检验场景化可行性与验证商业价值的同时，也发展出互联化、扩散化、外部激发等产业互联网形态发展特征。未来，产业互联网各参与方将持续加码各类新兴技术，产业互联网的形态特征显像会愈加多样化，催生更大的商业想象空间。产业互联网应用：价值信号的路径重建金融：资金融通叠加信息流通双重切入金融是切入产业互联网服务体系的较佳入口资金具有天然的信息属性，而金融的资金融通作用需要通过产业价值传递来实现。艾瑞认为，现代金融服务与信息的生产、传递和使用的关系日益紧密，经济活动“金融化”程度加深，金融资源和信息越来越成为生产活动的必备要素。在产业互联网背景下，资金的高效流动与信息的快速连接具有天然的相关性，对于数字化、信息化服务难以进入的行业和领域，金融工具可能是比信息平台更有效的产业互联网连接手段。金融服务商在向上延伸做SaaS服务有一定优势对于缺乏数据化和信息化的传统产业，产业互联网难以通过信息打通的方式实现连接，而金融服务商本身在产业链上占有优势，是这类产业实现连接的一个有力推动者。金融服务商能够通过“支付先行”向上延伸数据+技术+资金的打包服务。艾瑞认为，金融机构在产业互联网中的性质可能会发生改变，金融服务的内容将更加丰富，金融服务商能够成为类SaaS服务商的综合服务角色，也可能会像SaaS服务商一样形成整个生态。制造：生产交付与深度服务持续融合生产协作网络使得生产即服务（MaaS）成为可能生产即服务（Manufacturingas a Service）是制造商共同使用生产基础设施网络的产物。在实现形式上，MaaS的雏形是生产者共享制造设备（融资租赁）和制造产能（代工厂）、以及消费者即时通过3D打印技术制作产品（共享3D打印）来降低成本实现灵活快速的生产。随着生产网络的组织能力和灵活程度提高，欧美等国家已经逐渐形成了专业的MaaS平台，为非周期性的灵活订单提供即时生产服务。MaaS：工业制造领域优先切入分散程度高的离散制造业工业制造可以根据生产模式分为流程制造业和离散制造业，其中离散制造业可以根据生产规模和分散程度分为重型离散制造和轻型离散制造。目前中国已经出现的MaaS服务商，如生意帮、云工厂等，主要服务于轻型离散制造行业。而重型离散制造和流程制造行业，由于产能集中、需求波动小、生产过程难以拆分，产业互联仍停留在以工业互联网为代表的信息连通阶段，尚未出现成熟的MaaS服务商。艾瑞认为，由于这些产业特征，工业制造领域的MaaS发展需要将信息流动与资金、设备等生产要素结合，形成以生产要素（而非单纯的信息）为中心的生产合作网络。物流：新一代服务商加速多环节磨合打造数字化供应链生态圈，实现“飞轮效应”理想态传统物流主要以支持体系的角色存在，追求规模经济，实现部分物流节点上的体验、效率、成本的最佳。随着5G技术及物联网传感器成本的迅速下降，物联网在端到端供应链使用场景中逐渐普及，实现物流场景中的人、设备、车及货物等万物互联。进而成就行业整体的“飞轮效应”理想态。改造成本高是即时数据化连接推进缓慢的主要瓶颈物流企业之间的竞争激烈，用户对物流成本敏感度较高，这要求物流企业进行精细化的成本管理，从降本增效的角度提高自身市场竞争力和可持续发展能力。目前物流行业货运存量大、涉及环节多、流程复杂，行业供应链的整体提升需要的车货匹配、流程可视化、供应可调度等条件，对大多数需求方来说并非必要条件，同时涉及到大规模的固定成本和可变成本增加，大大侵蚀短期利润，这是影响物流行业产业互联进程的主要原因。艾瑞认为，改造成本的限制意味着物流行业的产业互联网生态实现必然是渐进式的，其驱动力来自于企业竞争壁垒的不断提升和技术成本的不断降低。零售：消费互联网驱动下的重生产业互联网打破传统零售供应链流通关系艾瑞认为，产业互联网+零售的下一阶段发展将集中在中介流通环节和B2B关系网络的重建上。传统零售供应链条呈现线性状态，各参与方之间依次进行信息交换，通过多级分销商网络实现价值和供需信号传递，传递效率较低，需求信息回流通路不畅。而消费互联网带来的数据网络、供应链基础设施有可能重新建立起分散的零售商与供应商的直接联系，形成简单且高效的连接通路。文娱：价值链一体化过程远未完成内容平台使消费者同时成为生产者，参与价值叠加过程在文娱行业，用户获取内容渠道的多元化和短视频、直播等娱乐平台的爆发，使消费者越来越多的参与到内容生产的过程中。普通用户不但能通过各类工具直接制作视频，成为内容的直接创作者，还能够通过互动、弹幕、投票、二次创作等多种方式影响作品内涵与创作走向。消费者作为生产者参与文娱内容生产，创建了一条去中心化的价值回流通路，使众多“素人”成为大众化娱乐内容生产者，更加快速、精准、灵活地响应市场需求。教育：需求端复杂，易从局部切入信息化管理系统是教育产业互联网的切入点教育行业下游终端用户类型多，个性化需求复杂，在整个产业链上难以数字化触及，教育产业互联网化最可能成功的是从管理环节切入，实现软件及服务供应商的平台化管理。目前，教育产业仍然极度分散、各教育组织平行独立，导致优质资源配置效率很低。通过搭建专注教育服务的产业互联网平台，可以更科学地重组行业供需关系，进而改善产业成本结构。医疗：产业互联网化仍然“步履维艰”只有政府力量才能实质性推动医疗产业互联网医疗是最重要的民生问题之一，我国医疗系统由于具有强公共服务属性，行业发展受政府和社保机构的强影响，医疗资源长期供不应求，医疗机构（医院）连接意愿不强，上游供给端（医药企业）和需求端（医患病人）对产业的作用能力较弱，产业互联网化发展驱动力不足。新一轮医改启动以来，在政府的推动下，医疗资源供给持续增加，就医方式也在日益改善。但医疗机构、政府部门、服务企业之间存在深厚的数据壁垒，产业互联网在健康医疗事业中的发展还存在诸多挑战，医疗产业互联网化仍然“步履维艰”。产业互联网行动：竞争壁垒产品化输出机会空间和行动建议行业分化与业务细分为产业互联网服务带来无限空间虽然目前产业互联网在各个行业的应用进展不一，渗透程度总体不足。但在产业互联网的生产网络中，不同细分行业与不同业务环节的交叉能够创造出数量巨大的服务节点。这些节点内部也会进一步实现合作分工，形成新的合作网络。因此，艾瑞认为，产业互联网不断推进行业分化和业务环节细化，为服务者带来的机会空间几乎是无限的。产业互联网的终局绝不会是寡头垄断的统一市场，而是参与者多样且极度活跃的交叉创新市场。

医院智慧管理信息系统项目可行性研究报告-医院IT建设迎来百亿量级新增量近日国家卫健委出台《医院智慧管理分级评估标准体系（试行）》，旨在指导医疗机构科学、规范开展智慧医院建设，提升医院管理精细化、智能化水平。智慧医院管理评级正式出台，推动医院管理信息化建设。国家卫健委为指导医疗机构提升医院管理精细化和智能化，出台《医院智慧管理分级评估标准体系（试行）》。智慧医院管理评级共分为0-5级，等级越高则医院管理智能化程度越高，比如0级为“无医院管理信息系统”，5级为“初步建立医院智慧管理信息系统，实现高级业务联动与管理决策支持功能”。分级评估会从“医疗护理管理”“人力资源管理”“财务资产管理”等十大方面入手，从多角度全面评估医院管理智能化水平。评级标准也为医疗机构管理者针对管理环节的信息化建设提供具体指引。医疗机构“以评促进”，有望推动医院管理信息化建设投入。三大评级标准落地，智慧医院建设有章可循。截止目前，智慧医院三大评级标准体系，《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准》、《医院智慧服务分级评估标准体系(试行)》、《医院智慧管理分级评估标准体系（试行）》，正式落地。电子病历评级针对医疗机构医疗诊断环节，智慧医院服务评级针对医疗机构对外服务，而智慧医院管理评级则针对医疗机构内部管理。三大评级标准围绕智慧医院建设的全方面展开，智慧医院建设将有章可循。新政驱动新投入，医院IT行业有望迎来新增量。智慧医院管理评级不仅强调具体管理信息系统的建设，而且重视管理信息系统与其他系统的数据交互。根据调研信息，三级医院出于医院自身管理需求，前期已经有一定的积累，但中小医院前期投入较少，需要新采购部分管理信息系统以及对原有HIS、电子病历等系统进行升级，单个医院改造费用约为100-300万元，而二级医院数目近万家，若只考虑二级医院的IT投入，市场空间约为100亿元-300亿元，若再考虑三级医院以及一级医院的投入，市场规模有望进一步增加。新政给行业带来百亿量级增量市场，医疗IT行业有望迎来加速发展期。第一章总论第二章项目背景与投资的必要性第三章市场分析第四章建设条件与选择第五章工程技术方案第六章总图与公用辅助工程第七章节能第八章环境保护第九章劳动安全卫生及消防第十章组织机构与人力资源配置第十一章项目管理及实施进度第十二章投资估算与资金筹措第十三章工程招标方案第十四章财务评价第十五章项目风险分析第十六章结论与建议关联报告：编 制 单 位：北 京 智 博 睿医院智慧管理信息系统项目申请报告医院智慧管理信息系统项目建议书医院智慧管理信息系统项目商业计划书医院智慧管理信息系统项目资金申请报告医院智慧管理信息系统项目节能评估报告医院智慧管理信息系统行业市场研究报告医院智慧管理信息系统项目PPP可行性研究报告医院智慧管理信息系统项目PPP物有所值评价报告医院智慧管理信息系统项目PPP财政承受能力论证报告医院智慧管理信息系统项目资金筹措和融资平衡方案

安全形势严峻，企业如何建立有效的安全防护？作者 | 郭裕强指导 | 江涛随着信息技术和信息社会的发展，信息系统和数据成为核心资产，在企业发展过程中的地位举足轻重。然而网络攻击、数据泄露等安全事件频频发生，网络犯罪一直未能得到有效遏制，2018年全球因网络犯罪导致的经济损失高达15000亿美元，同2014年相比增加了237%，如此巨大的安全风险需要引起关注。我国信息安全发展起步较晚，随着我国政府对信息安全重视程度的不断提升以及企业安全意识的成熟，在政策和事件因素的双重驱动下，信息安全产业高速发展，2016年至2019年中国信息安全市场的复合增长率为22%，冠绝全球。不过，对比发达国家的信息安全建设水平，我国信息安全产业的规模仍有巨大的增长空间，产业结构也需要进一步优化。鉴于信息安全的重要意义，甲子光年智库推出“信息安全系列研究报告”，研究信息安全产业的发展状况，解读重点安全领域，以帮助企业对自身安全状态、外部安全威胁和复杂的安全产品做到知己知彼，从而增强安全能力建设，有效应对黑客攻击，保障业务顺利开展。在本次发布的第一期报告中，甲子光年智库通过数据的分析和供应商信息的整理，介绍了信息安全市场的概况，提出了有效应对威胁的“大安全”体系。同时，在“Web应用安全”，这一安全重点领域内，我们梳理了大量相关数据及数十家供应商的产品，对该领域的安全威胁、安全防护思路、产品和应用案例及未来发展趋势进行了深入解读。核心洞察和结论如下： 同全球平均水平相比，我国信息安全市场正高速发展，潜力巨大，但是我国信息安全建设水平和发达国家有明显差距，具体表现在信息安全投入在IT投入中占比偏低、缺乏对安全服务和软件的重视。为了有效应对仍然严峻的安全形势，企业需要建立适应云时代发展的，由内部安全体系、安全责任共担模式和新安全边界三部分构成的“大安全”体系，任何部分建设不充分都可能引发安全问题。Web应用安全的威胁时刻存在，安全问题大多由漏洞引起。对Web应用的攻击主要受经济利益驱动，攻击数量和危害程度均在增加，电子商务、媒体、政府机构等行业尤为需要重视Web应用安全。对于主要类型的攻击，可以通过事前、事中和事后三个阶段选择相应的安全产品进行防护，选择涵盖三阶段的全生命周期方案能够获得强大的安全防护能力。未来，Web应用安全将满足云时代的安全需求，产品将向提升对API的防护能力、提升防火墙的智能程度、提升对恶意机器流量的防护能力的方向发展。*关注「甲子光年」，后台聊天对话框回复“安全”，获得35页完整报告。1.报告框架2.信息安全总览3.重点安全领域介绍之Web应用安全4. 信息安全系列报告预告：内容计划及大纲END.

8月26日，2019中国国际智能产业博览会在渝盛大开幕，期间国家信息中心联合华为及其他学术机构撰写的研究报告《迈向万物智联新世界——5G时代·大数据·智能化》在“智能化应用与高品质生活高峰论坛”上正式发布。该研究报告以高质量发展命题为主线，系统性阐述了5G时代大数据、智能化对未来社会各个产业及政府治理模式的全局变革和深刻影响，为中国未来信息化布局提出全面规划和建议。国家信息中心副主任周民、国家信息中心大数据发展部主任于施洋、华为企业BG副总裁喻东、华为中国区数字政府业务部总裁刘正宝作为代表共同为研究报告揭牌。国家信息中心联合华为及其他学术机构撰写的研究报告《迈向万物智联新世界——5G时代·大数据·智能化》在“智能化应用与高品质生活高峰论坛”上正式发布喻东在开场致辞中指出：“以5G、大数据、人工智能为代表的新一代信息通信技术 (ICT)，将为未来一段时期我国经济换挡提速提供强大动力，成为中国高质量发展的重要抓手。华为公司在5G、大数据、人工智能等领域一直在持续发力，并已经在智慧城市、园区、交通等行业领域积累了很多的经验。在5G时代我们将继续与政府、企业及伙伴紧密携手，锐意进取，共同为各行各业的发展，建设数字中国贡献力量。”于施洋在报告内容分享的主题演讲中提到：“随着通信技术、互联网、人工智能、物联网等新技术发展，原有的产业链和价值链正在裂变重塑，新的生态系统正在加速涌现，万物互联化、数据泛在化的大趋势日益明显。作为下一代通信网络标准，5G的商用普及，将进一步推动这一趋势发展，迎接人类社会进入万物互联的智能时代。”《迈向万物智联新世界》研究报告主要涵盖如下内容：发展机遇：从入场、跟随到领跑中国在移动通信标准和核心技术领域走过了从入场、跟随到领跑的发展历程。4G改变生活，5G改变社会。5G将会带来更宽广的联接场景和应用领域。5G的高宽带、低时延、大连接等特点，在与大数据、人工智能的融合下，会加速产业创新与发展，从而推动人类社会真正迈向万物智联的新时代。技术趋势：人工智能应用场景和边界将被极大拓宽5G将带来人类历史上史无前例的数据爆炸式增长。预计2025年，非结构化数据量在总数据量中的占比将达95%，全球企业对AI的采用率将达86%。借助大数据、人工智能手段进行更高效数据分析、处理、决策，将成为政府和企业核心任务之一。5G、大数据及人工智能的深度交融，将极大拓宽人工智能应用场景和边界，使人工智能具备自主行动能力，形成可自闭环的智能体。随着智能芯片、智能算法、智能开发平台等不断迭代发展，在移动互联网、大数据、云计算、物联网等新ICT技术共同驱动下，人工智能呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。未来展望：5G、大数据、人工智能等数字技术是产业升级和创新的重要使能器5G、大数据、人工智能等数字技术是产业升级和创新的重要使能器，将开启信息化发展的新征程，催生各行各业的不断创新。移动网络将使能全行业数字化，成为基础的生产力。5G的极致联接能力将促进政府和企业的数字化转型，改变人们现有的生产和生活方式，提升人们的生活品质和体验。中国要迈入智能时代，需要依赖产业及行业的数字化与智能化。产业数字化转型已进入深水区，传统产业的变革与创新将提上日程。其中，5G、大数据和AI等数字化技术的深度融合将重构基础设施的智能大脑，产生大量智能化应用，从而推动全行业的数字化升级。

获取《2020年小程序个人信息保护研究报告》完整版，请关注绿信公号：vrsina，后台回复“互联网2”，该报告编号为20bg0080。　　　随着移动互联网的进一步发展，“超级 App+小程序”成为移动互联网时代开发者探索的新模式。以微信、支付宝等移动应用程序（以下简称“App”）为代表的平台在其应用中搭载第三方小程序，丰富向用户提供服务的形式和内容。移动互联网的持续渗透推动了数字经济的快速发展，用户的需求呈现多样化趋势，小程序得以快速普及和应用，其数量和用户量持续增长。截至 2019 年 11 月，小程序总量超过 450 万，日活跃用户突破3.3 亿 ，已成为人们日常生活中获取互联网服务的主要载体。数据安全检测发现，每款小程序平均约存在 3 个问题，其中教育文化、旅游交通、新闻资讯、生活服务类小程序个人信息保护问题较为突出，主要问题集中在收集、删除、传输等环节。经报告团队检测发现，94%被测小程序未向用户告知如何关闭已授权权限路径，这可能导致用户在使用完小程序后仍将一些权限开放给小程序。

（报告出品方/作者：中国信通院）前言安全运营是企业对于网络安全工作的有效管理和高效输出。随 着企业规模变大、面临的威胁环境更为复杂，如何通过有限的人员 对数量庞大的安全事件进行管理与快速响应，如何更精确的度量当 前的关键安全指标，如何将安全工作与业务有效结合更好地赋能业 务，这是安全运营不断发展、优化的意义所在。随着业界对安全运营活动的认知逐渐改变，用户行为分析、安 全编排自动化与响应、威胁情报等等，都被列入安全运营的核心需 求。总体来看，安全运营的发展过程是一个技术不断融合、内涵不 断丰富的过程，当下以及未来一段时期内的安全运营将会是以 SIEM 1/SOCF2为核心，结合大数据分析、机器学习、人工智能技术，融 合更多运营功能，形成新一代安全运营服务。如果将安全产品与技术作为企业安全工作的输入，那么良好的 安全事件运营则是企业安全能力的稳定输出。而现在，日益复杂的 安全事件与落后的安全运营能力成为了现阶段安全建设中的主要矛 盾。安全建设的输入和输出处于非常不对等的情况。对企业而言，安全管理及运营涉及方方面面，不仅仅从单点去 考虑，还需要从企业整体安全运维的角度，根据不同的安全侧重点， 体系化分类管理安全事件，做到事件管理标准化、关联信息详实化、 人员/工具定位精准化，这样才可以做到高效安全响应。为了更好地满足基础电信和互联网、金融、能源和医疗等行业 用户在 5G 网络、云计算、物联网等新型业务场景下的实际需要，为 其在网络安全产品能力选型中提供技术参考，中国信息通信研究院 （以下简称“中国信通院”）安全研究所联合 FreeBuf 咨询共同完 成了此次 SIEM/SOC 类产品调研和测试工作。本次测试主要是针对当前行业内主流企业的产品进行技术能力 测试，测试内容和角度覆盖全面且广泛，测试内容包括产品功能、 性能以及自身安全测试，覆盖数十种技术能力指标测试项。本次测 试是对各企业的 SIEM/SOC 类产品的“能力拔高测试”，以体现该产 品在某一个技术能力领域的硬核实力。测试方案内容不仅基于现有 相关标准，并且依据 Gartner 对 SIEM/SOC 的能力定义以及综合国内 各安全企业最佳实践。到报名截止日期 2020 年 10 月 23 日为止，共 有 20 款产品报名，符合测试要求的 14 款产品参与此次验证评估。本报告由中国信通院安全研究所对国内主流 SIEM/SOC类产品 进行基本面测试评估，并输出整体测试、分析结果与整体报告。由 FreeBuf 咨询通过现场走访、资料整合及问卷调查的形式，对国内 外近百家企业的使用情况进行对比分析，并深入总结国内 SIEM/SOC 类产品的基本现状，并尝试对其发展趋势进行评估和预测，为企业 安全建设提供有效参考，提升安全运营与响应能力。安全运营的演变与发展（一）安全运营的定义根据 2014 年美国 NISTF3发布的 Cybersecurity Framework，安 全运营可以拆解为 5 个版块：风险识别（Identify）、安全防御 （Protect）、安全检测（Detect）、安全响应（Response）和安全 恢复（Recovery）。而安全运营的核心即解决问题，通过提出安全 解决构想、验证效果、分析问题、诊断问题、协调资源解决问题并 持续迭代优化，推动整体安全目标的实现。随着企业规模变大、面临的威胁环境更为复杂，如何通过有限 的人员对数量庞大的安全事件进行管理与响应，如何将安全工作与 业务有效结合更好地赋能业务，是安全运营不断发展、优化的目的 所在。（二）安全运营的发展经过近 30 年的发展，国内的安全运营从粗放型逐渐转向业务与 技术双驱动的精细化运营。 （1）基础架构阶段八九十年代末，计算机应用迅速拓展，第一批计算机安全相关 政策、举措开始实施，重点行业、大型企业的安全需求开始显现。 这一时期，头部行业的企事业单位正视网络安全，将其作为系统建 设中的重要内容之一，并且建立专门的安全部门以开展信息安全工 作。网络安全厂商迎来初步发展期，将其主要研发精力投入于防火 墙、IDS、杀毒软件三大件上，奠定了传统的安全运营基础架构。（2）快速发展阶段九十年代末至 2010 年，国内网络安全行业基本结束野蛮生长阶 段。等级保护相关标准规范体系相继密集出台，中小型企业、传统 企业将补全安全能力作为主要安全建设工作，而安全运营的主要手 段依然以防火墙、IDS、防病毒为主，呈现快速发展、被动防御的特 点。（3）体系化阶段2010 年后，随着国内大部分企业完成信息安全建设进程，国家 和企业对于合规需求进一步升级，安全运营迎来体系化发展阶段。 安全管理中心、态势感知等安全运营理念在信息系统建设中同 步运用。企业将安全运营作为体系化工作开展，以基础安全设备为边界防护，内部建立完整的安全运营中心/体系，进行整体安全规划、 逐步开展自研并引入国内外多种安全运营理念。（4）技术驱动阶段2018 年后，AI、大数据、云计算飞速发展，新技术催生了新的 业务场景，也让企业面临传统安全边界消失、攻击面无处不在、业 务增长带来的数据量暴增等问题。为了实现快速、持续的响应，安 全人员不得不与复杂的操作流程以及匮乏的资源、技能和预算做斗 争。然而此起彼伏的安全事件让安全运营人员即便依托安全运营平 台，仍然疲于应付。企业开始寻求更高效、自动化的安全运营方式， 安全运营从被动式转变为主动式，注重从防御、检测、响应和预测 四个维度构建纵深的网络安全运营体系。（三）安全运营的技术实践本质上，安全运营是一个安全理念和运营体系，而在国内外落 地过程中，安全运营逐渐衍生出多种形态，如常见的 SIEM、SOC、态 势感知平台等。一般来说，不同国家、不同厂商对于某一安全运营 产品/解决方案的名称可能存在差异，通过目前市面上已有的安全运 营产品/服务/架构的了解，能够帮助企业更好地理解安全运营是如 何把技术、流程和人结合起来服务于安全的。在以上多个安全运营形态中，技术、流程和人都必不可缺，且 安全运营能力重点体现在数据收集、事件分析及响应等方面。近几年，安全运营的各种形态在不断集成、融合其他安全技术、 工具和策略，在优化发展过程中，不同的安全运营平台/产品相互之 间存在一定的功能交叉甚至重合。比如，SIEM 作为重要的检测响应 技术，被 SOC、SOAPA 等多个安全运营形态采用与融合，并且在安全 运营中扮演重要角色。因此，尽管 SIEM、SOC 等在能力侧重点、技 术等细节上存在差异，但在安全运营能力的整体提升方面的目标仍 然是一致的。二、安全信息实践管理技术发展现状（一）技术早期发展在 SIEM 萌芽阶段，收集 IT 网络资源产生的各种日志，进行存 储和查询的日志管理是行业主流。而建立在日志管理之上的 SIM 4和 SEM 5就在这一时期出现。初代 SIEM 的定义也由此开启，2005 年， Gartner 首次将 SIM 和 SEM 整合到一起，并提出了 SIEM 的概念，为 安全运营和管理揭开了新的篇章。此后，随着安全合规政策的出现，又衍生出了新一代日志管理 技术 LM 6。LM 与前者的区别在于，更加强调日志的广泛收集、海量存 储、原始日志保留及安全合规，并借鉴搜索引擎技术实现快速检索 分析能力。现代 SIEM 的定义实质上融合了 SIM、SEM、LM 三者，尽管各个 厂商产品间的重点技术能力略有区分，但以此为基础的大方向是一 致的：即基于大数据基础架构的集成式 SIEM，为来自企业和组织中 所有 IT 资源产生的安全信息（日志、告警等）进行统一实时监控、 历史分析，对来自外部的入侵和内部的违规、误操作行为进行监控、 审计分析、调查取证、出具报表报告，实现 IT 资源合规性管理的目 标。2010 年后，伴随着安全运营的热度 SIEM 同样迎来蓬勃发展期，在市场占领和技术成熟度上都有了突破。2013 年，SIEM 全球市场规 模达到 15 亿美元，相比 2012 年度增长 16%，预示着 SIEM 市场完全 成熟且竞争激烈。同时，在合规要求下，SIEM 的目标群体转向中小 型企业，为了解决小型企业无力购买整体 SIEM 解决方案/服务、缺乏管理 SIEM 的专业员工等问题，SIEM 开始在产品形态、功能，还有 商业模式上进行创新，推出 SaaS 软件即服务，进一步推动 SIEM 的 广泛部署。（二）基础核心能力SIEM/SOC 的核心功能包括了日志收集、跨源关联和分析事件能 力等，常见 SIEM 工作流程可参考下图：SIEM 在数据流水线的每个阶段都需要进行精细的管理、数据提 取、策略、查看警报和分析异常。其中，SIEM 的核心技术点包括：日志采集及处理SIEM 需要从企业相关组织系统中广泛收集日志和事件，每个设 备每次发生某事时都会生成一个事件，并将事件收集到平面日志文 件或数据库中。SIEM 的任务是从设备收集数据，对其进行标准化并 将其保存为能够进行分析的格式。在日志采集后，SIEM 还需要进行日志处理，即从多个来源获取 原始系统日志后，识别其结构或架构并将其转变为一致的标准化数 据源的技术。日志关联分析SIEM 需要汇总所有历史日志数据并进行实时分析警报，通常通 过分析数据建立关系，以帮助识别异常、漏洞和事件，这也是 SIEM 最关键的一项能力。传统 SIEM 产品使用关联规则和脆弱性和风险评 估技术从日志数据生成警报，但是这两种技术存在误报及新型威胁 难以抵御地风险，因此部分头部 SIEM 厂商积极应用实时关联分析引 擎，分析数据包括对安全事件、漏洞信息、监控列表、资产信息、 网络信息等信息，同时应用机器学习、用户行为分析等高级分析技 术，着力提高 SIEM 的智能分析能力。安全产出SIEM 处于安全运营的关键环节，其应用目的之一便是帮助安全 运营人员高效处理安全事件。因此清晰完善的安全产出尤为重要。 例如根据安全事件产出相关报告，如人员异常登录报告、恶意软件 活动报等，同时根据事件分析产生安全警报。SIEM 安全产出主要提 供警报和通知、仪表盘、数据探索及 API 和 WEB 服务等能力。尽管 SIEM 在事件分析和响应上已有成熟的体系，但近几年趋向 复杂化、高级化的网络攻击依然对于以 SIEM 为主要解决方案的安全 运营提出了挑战。一是 SIEM 采用关系数据库技术构建，但随着日志 数据源的数量增加，数据库的负载不断加重，限制了实时响应能力； 二是 SIEM 在运行中会产生大量告警事件，“告警过载”等于无告警； 三是 SIEM 采用模式匹配引擎技术（签名技术）进行上下文的匹配，容易产生大量误报；四是 SIEM 简单地将事件的严重程度划分为高、 中、低，缺乏细致的决策参考，对企业网络安全专业人才的技能提 出更高的要求。根据 CMS Distribution 公司对企业安全运营的技术调研发现， 传统的SIEM解决方案产生大量告警事件使得安全运营人员分身乏术， 同时专业安全技能人才的缺失，使得传统 SIEM 解决方案的平均寿命 已经缩短到 18-24 个月，无法有效应对云计算、大数据、物联网、 人工智能新时代的网络安全挑战。当 SIEM 的不足开始凸显，企业的 安全水位线难以被满足，也亟须 SIEM 有新的突破以应对更高级的威 胁。三、国内 SIEM/SOC 类产品应用现状（一）国内企业安全运营态势画像1.安全检测类产品部署现状大多数企业都依靠部署安全产品和解决方案管理安全和合规建 设。根据调研结果，有 33.5%的受访企业部署了 11 个以上的网络安 全检测类产品，部署数量在 6-10 之间的企业占比为 16.7%。直观地看，通过众多安全检测类产品的部署，企业具备相对成 熟的单点安全防护能力，安全团队能够解决大部分基础安全问题。 此外，企业对安全建设的投入和重视程度也可见一斑。2.安全警报数量现状随着安全检测产品部署数量的增加，势必会产生更多的安全警 报。对此，报告分别针对企业安全警报数量、安全警报变化状态和 产生原因进行了调研，详细调研结果如下：过去 1 年中，企业安全事件警报的数量如何变化？调研结果显示，38.5%的受访企业在过去一年间的安全事件警报 数量显著增加（增加 1 倍-2 倍），19.2%的企业在过去一年间的安全 警报数量呈现大幅增加（超过 2 倍 以上），仅有 7.7%的企业表示过 去一年的安全警报数量几乎没有变化。企业过去一年间大约处置了多少有效安全警报事件？调研结果显示，23.1%的受访企业在过去一年间处置了 100000+ 的安全警报，仅有 9.1%的企业在过去一年间处置了少于 100 的安全 警报。是什么问题导致安全警报事件增加？根据调研结果，共有 63.7%的受访企业认为【威胁数量日益增 加】、【部署的安全产品逐渐增多】、【内部用户及资产数量增加】 是企业安全警报数量激增的核心原因。3.企业安全运营&威胁发现能力现状针对企业安全运营&威胁发现能力现状，报告分别从企业威胁发 现能力自评、企业安全运营能力自评、企业安全运营问题三个方面 进行了调研。详细调研结果如下：企业目前威胁发现能力的评价为：根据调研结果，四成的受访企业认为自己【有完善的边界防御 体系，可及时发现入侵行为，但仍存在改进空间】，仅有 14.8%的受 访用户具备自信并表示自己【建立了全面和纵深防御体系，可快速 发现入侵者】。企业目前的安全运营能力评价为：根据调研结果，半数受访企业认为安全运营能力处于【有专职 的安全运营人员，可以实现高风险安全事件的响应，但人力资源会 搁置一般性风险事件】的阶段。值得关注的是，安全运营能力成熟 度最高级和最低级的企业比例相当，这也意味着目前国内企业安全 运营能力仍处于两极分化阶段，不乏已经在安全建设及运营阶段走 在前列的国内企业，但同时仍旧有部分企业处于初级救火队的阶段。企业面临着哪些安全运营问题？根据调研结果，【缺乏有效的自动化工具】、【安全运营可视 化能力弱】、【缺乏有效的威胁跟踪和管理平台】、【安全运营人 员经验不足】是大多数企业面临的运营问题。（二）国内安全信息和事件管理类产品应用现状1.安全信息和事件管理类产品国内部署现状企业是否选择部署安全信息和事件管理类产品？从调研结果来看，针对安全信息和事件管理类产品的部署选择， 有 46.9%的企业已经部署 SIEM/SOC 产品。同时报告也观察到，近九 成企业不会选择单独部署 SIEM/SOC 产品，同时还会配合 UEBA、SOAR、 漏洞管理等产品进行综合应用。企业部署商用安全信息和事件管理类产品的品牌选择：商用安全信息和事件管理类产品的厂商品牌较多，竞争也非常 激烈。根据调研结果，国内企业对安全信息和事件管理类产品的品 牌选择上，国外厂商并不占据压倒性优势地位，有 51.1%的企业选择 部署国内厂商的产品。国内厂商布局安全信息和事件管理类产品也是近几年开始的动 作，在 Gartner 历年发布的 SIEM 产品魔力象限中，无论在市场还是 技术领域，无一例外都是国外厂商占据领导者地位。但随着近几年 国内安全信息和事件管理类产品市场的猛烈需求和发展，国内厂商 也在纷纷投入精力切入该市场，根据该调研结果也能看到国产厂商 在国内安全信息和事件管理类产品市场发展中所做的努力与成果。2.安全信息和事件管理类产品使用效果评价针对已部署 SIEM 地调研对象，54.8%的企业认为部署 SIEM 对企 业安全运营效率提升的效果一般，32.7%的企业认为部署 SIEM 可以 显著提升企业安全运营效率。根据调研，企业用户对现阶段 SIEM 产品不满意的问题主要集中 在以下六个方面：【价格高昂】、【产品操作复杂，对安全运营人 员的技术要求较高】、【日志关联分析能力弱】、【误报率过高】、 【占据大量安全资源，需要巨大的安全运营投入】、【与第三方安 全工具的集成性较差】。3.企业对 SIEM 集成安全能力的期望随着“Smart SIEM”理念的发展，企业对 SIEM 的期望不仅仅局 限于传统 SIEM 提供的安全事信息和事件管理能力。新一代 SIEM 解 决方案更加趋向于融合多项安全能力，将安全需求打通，并基于用 户的选择进行按需扩展，从而帮助企业更加高效统一地完成安全运 营工作。针对企业对 SIEM 集成安全能力的期望，报告进行了定向调研， 调研结果显示：威胁情报、端点安全（EDR）、漏洞管理、SOAR、UEBA、 NTA 是大部分企业期望集成至 SIEM 平台的安全能力。4.企业对 SIEM 产品期望改进的能力根据调研结果，54.7%的企业认为 SIEM 产品需要提升【威胁情 报能力】、【用户行为分析能力（UEBA）】、【安全编排及自动化 响应能力】这三项能力。四、SIEM/SOC 类产品测试情况综述（一）测试基本情况本次SIEM/SOC类先进网络安全能力验证评估工作在信通院安全 所网络安全实验室进行，开始于 2020 年 11 月 2 日，结束于 2020 年 12 月 8 日。各参测企业根据测试方案分别组合自身的产品模块和技 术能力，完成了 SIEM/SOC 能力验证评估。各参测企业受测的产品数量不同，如表 3 所示，每个参测企业 产品数量从一台至五台数量不等，但普遍为两台至三台，通常一台 设备作为采集探针，另外一台设备作为安全分析和展示系统，对于 采用两台以上设备的企业通常是将安全分析模块进行了能力拆分， 例如态势感知模块、威胁感知模块、运维审计类探针模块以及总体 分析和展示模块几个部分。参与测试的产品均采用了标准 1U 或 2U 服务器。（二）测试环境介绍本次测试主要采用IXIA PerfectStormONE流量发生器（IP地址： 172.16.5.111）模拟网络流量、攻击以及恶意程序等，采用 IXIA Vision E40 分流设备（IP 地址：172.16.5.112）进行多路模拟流量 生成。如图 16 所示测试环境网络拓扑情况，流量发生器与分流设备 相连接，并配置流量策略，分流设备将模拟的测试流量同时下发多份，受测产品的采集口（或通过交换机转发）与分流设备相连。管 理口交换机连接所有产品管理口进行统一管理。受测产品需配置 172.16.5.0 网段 IP 作为管理 IP，并接入到受 测网络中。为了保障整个测试过程的真实性与客观性，管理口 IP 以 及其他相关采集分析设备被分配的 IP 不可以私自改变，在测试结果 截图中应包含页面全屏，显示出管理 IP，以明确该测试截图内容是 通过现场测试得到的结果截图。（三）测试方法说明本次测试包括产品功能测试、性能测试和系统自身安全测试。 在功能测试方面，由 IXIA PerfectStormONE 流量发生器生成相关流 量，随后在产品找到采集或分析结果相应界面，对满足测试内容的 部分进行截图和说明，证明该产品对该测试项的满足程度。对于不 需要专门利用流量发生器的测试项，直接在产品界面截图中进行描 述说明。在性能测试方面，根据产品型号（千兆或万兆），由 IXIA PerfectStormONE 流量发生器生成最大混合流量，受测产品记录流量 采集峰值以及峰值期间 CPU 或内存资源的消耗情况。在自身安全测 试方面，由专业白帽子渗透测试工程师利用各类 Web 检测工具，结合手工验证对设备系统和应用层面进行全面渗透测试。（四）测试对象范围一般情况下，SIEM/SOC 类产品从基础架构上主要分为采集层、分析层、展现层。采集层通过对网络内的流量、日志进行基础性收 集并进行标准化处理；分析层是一个 SIEM/SOC 类产品的核心技术体 现，它通过多系统之间的关联、多数据/情报标准化之后的分析，进 而形成威胁预警信息、态势感知信息、数据治理手段等。 本次测试对象范围主要包含安全信息和事件管理系统（SIEM）、 SOC 安全运营中心、NGSOC 态势感知与安全运营平台、SRC 安全应急 响应中心等产品形态和类别。其中包含的功能模块包含但不限于日 志管理、威胁情报、漏洞扫描、态势感知、威胁预警、安全治理等 子系统。本次测试对象范围主要包含安全信息和事件管理系统（SIEM）、 SOC 安全运营中心、NGSOC 态势感知与安全运营平台、SRC 安全应急 响应中心等产品形态和类别。其中包含的功能模块包含但不限于日 志管理、威胁情报、漏洞扫描、态势感知、威胁预警、安全治理等 子系统。（五）测试内容简介本次测试内容范围覆盖从原始网络流量采集、还原，并进行网 络攻击、恶意程序、APT 等威胁识别，到安全分析和态势感知，到安 全运营和安全治理，并对风险进行处置和溯源等网络流量全生命周 期分析能力测试。如表 4 所示，测试内容包括产品功能测试、产品 性能测试和产品自身安全测试三个方向。其中产品功能测试包括网 络流量识别能力、安全分析能力、安全事件处置能力、安全事件溯 源能力、自身管理能力、自身日志审计能力六大产品能力，其中网 络流量识别能力和安全分析能力是本次测试的重点方向。产品性能 测试包括网络流量吞吐能力和系统资源使用情况测试。自身安全测 试包括针对系统的 Web 应用安全和业务逻辑安全测试。五、SIEM/SOC 类产品测试结果总体分析（一）日志采集告警与基础分析支持较好通过测试结果发现，绝大部分受测产品的日志采集与告警、威 胁情报采集与安全分析能力均表现良好。如图 20 所示，全部受测产 品的两个大项指标的符合率高达近 90%，侧面表明国内大部分 SIEM/SOC 类产品在日志与事件的收集、标准化和实时监控告警方面 的技术能力已经相当成熟。一方面，本次测试中主要验证受测产品对于收集各信息系统及 网络的流量、日志、运行状态、告警信息，包括 Syslog、SNMP、SNMP Trap、SSH、TELNET 和文件系统等方式接入日志类型数据；另一方面， 本次测试对于威胁情报的采集、利用、溯源和验证方面进行了相关的测试，根据测试结果综合情况来看，受测产品普遍在威胁情报的 采集和利用方面表现优异，但威胁情报的溯源和验证功能仍具有一 定的优化空间。如图 22 所示，相对于受测产品的基础能力外，多数产品也普遍 存在一定的功能短板，主要在自动编排能力和安全治理能力等方面。（二）自动化编排能力有待深化现在的安全运营场景中，往往需要整合大量的系统信息和事件， 运维工作的复杂度大大增加，因此必然需要产品提供丰富的事件响 应与处理编排能力，能够基于一系列预定义的预处理策略、关联分 析策略和合并策略自动化对告警严重性和处置优先级进行划分、自 动化地执行匹配的剧本和应用动作，同时应能够对外提供 API 调用 接口，供外部第三方应用系统调用，为它们提供编排、自动化与响 应服务。通过测试结果发现，大多数产品具备基本的告警功能，但自动化 编排响应能力有待完善。在所有受测产品中，仅有三家完全支持自 动化编排相应（SOAR），此项功能支持较好及以上的仅占全部受测 产品的 42%，完全不支持此项功能的占全部受测产品的 36%。根据测试用例要求，受测产品应具备自动化告警分诊、自动化 安全响应、自动化剧本执行、自动化案件处置以及自动化服务调用 等功能。不仅应实现实时有效告警，并且告警信息在系统中有详细 记录。具备供第三方应用调用的接口的配置，并且可以与企业其他 产品和其他企业或开源组件实现数据联动，以满足风险通知等其他 扩展功能。就本次测试情况综合评估，在安全编排自动化与响应能 力方面，多数受测产品未体现出相关能力优势，需要在实践中不断 完善和改进。（三）安全合规审计能力亟需加强本次测试在安全治理功能的测试方面，基于当前网络安全市场 的运营趋势提出了两点测试项：等级保护 2.0 合规审计以及安全治 理数据。等级保护 2.0 合规审计。网络安全等级保护 2.0 制度，是我国 网络空间安全领域的基本国策和基本制度。在等级保护 1.0 时代的 基础上，更加注重主动防御，建立全流程的安全可信、动态感知和 全面审计。SIEM/SOC 类产品作为企业安全运营的核心，承载着收集、 分析和情报处理的关键功能，如果能通过等级保护 2.0 进行赋能与 合规管理，将大大提高 SIEM/SOC 类产品应用的深度和广度。根据测试结果，有 10 款产品完全不支持等级保护 2.0 的合规审 计功能，占全部受测产品的 72%。没有一款受测产品能够完全支持本 次的测试用例。但值得期待的是，其中 1 款产品在后续版本将加入 等保审计功能，而另外部分产品可通过接入本次测试外的定制模块、 探针等方式进行等保合规审计和安全信息事件地集中管理。从总体 上看，本次受测产品在等级保护 2.0 合规审计功能上亟需加强。安全治理数据。本次测试中，增加了安全治理数据的功能检测， 旨在展示安全治理整体数据、态势和成效。通过受测产品内置安全 风险 KPI 指标，包括安全状况指标、运行能力指标、安全态势指标 以及合规指标。查看总体安全治理情况。 通过测试结果发现，虽距安全治理的要求还有一定距离，但多 数产品已经基本具备功能。大部分受测产品在功能上基本能够实现 查看全网安全威胁指数、查看安全域 KPI 的态势、不同安全域的指 标变化以及设置 KPI 的标准等。通过测试结果发现，虽距安全治理的要求还有一定距离，但多 数产品已经基本具备功能。大部分受测产品在功能上基本能够实现 查看全网安全威胁指数、查看安全域 KPI 的态势、不同安全域的指 标变化以及设置 KPI 的标准等。（四）系统自身安全管理功能完善通过测试结果发现，几乎全部受测产品在自身安全配置方面， 均具备包括不限于用户标识、数据安全、身份鉴别、安全审计等安 全配置功能。用户标识方面，具备管理角色标识、鉴别信息、隶属 组、权限等自定义用户安全属性，并具备用户属性初始化功能和用 户唯一性设置。数据安全方面，具备数据安全管控机制，涵盖数据 的创建、存储、使用、共享、归档、销毁数据全生命周期环节，涉 及通过网络协议、接口、维护终端等多种途径进行数据访问、传输， 保证在这些途径上的数据保密性、安全性和完整性。身份鉴别方面， 具备提供授权管理员鉴别数据的初始化、鉴别失败处理、鉴别授权 保护等功能。安全审计方面，具备对不同的安全行为进行审计记录 的生成，并能够限制审计记录的访问。如图 31 所示，绝大部分产品具有完善的自身安全管理能力。其 中 86%受测产品具备完善的自身管理能力，满足测试功能要求，14% 受测产品在本次测试用例中存在微弱的差距。（五）Web 和业务安全漏洞均有存在通过测试结果发现，全部受测产品均存在应用安全漏洞。本次 测试过程中，通过系统漏洞测试、应用安全测试、口令破解、数据 包分析等不同工具和方法，对受测产品的 Web 应用和业务安全进行 了测试，测试内容包括不限于对 Web 应用进行安全扫描监控，查看 Web 应用是否存在安全漏洞、利用业界知名安全扫描工具/开源扫描 工具扫描和人工渗透测试尝试发现 Web 应用是否存在的安全风险、 对系统业务逻辑进行分析和测试，查看业务逻辑是否存在漏洞（越 权、数据泄漏等）。在本次全部受测产品中，均存在 Web 和业务安 全漏洞。所有产品的高危漏洞占总漏洞数的 33%，中危漏洞占 55%， 低危漏洞占 12%。其中，有 8 款产品均存在不同危害程度的高危漏洞。 如图 32 所示各产品漏洞数量。六、SIEM/SOC 类产品威胁识别能力分析（一）各类网络攻击发现和分析的能力在本测试中，利用流量发生器构造了近 5000 条漏洞利用攻击， 包括但不限于远程代码执行、破壳漏洞利用、SQL 注入、HTTP PUT 方法任意写文件、暴力破解、端口扫描、非法权限获取、挖矿、木 马后门通信、中间件漏洞等，用于验证受测产品的网络攻击识别和 分析能力。通过测试结果发现，绝大部分受测产品可实现对网络攻击的基 本识别，需加强机器学习、数据图谱等高级关联分析和溯源展示能 力。在网络攻击识别方面，多数受测产品能识别出 Web 应用攻击、 弱口令、暴力破解、扫描与爬虫、数据库攻击、敏感信息泄露、恶 意通信流量、内网渗透、通用应用漏洞攻击、恶意软件、后门识别、异常协议等攻击行为。（二）多步骤攻击发现和关联分析的能力通过测试结果发现，绝大部分产品可以实现分析流量中的多步 骤攻击链条，包括基于攻击链模型的分析、攻击源追溯等功能。但 是在风险告警与攻击链构成防御策略方面仍需不断完善。随着各企 业在国家 APT 网络攻击对抗领域的不断深入研究与实践，应持续完 善产品能力，以在网络安全防御与应急响应工作中起到实际效果。ATT&CK28F7技术落地仍需完善。在本测试用例中，利用流量发生器 构造具有完整攻击链的 APT 攻击，查看受测产品是否具备提供攻击 链模型的安全事件监测的方法，是否能够直观呈现攻击者的抽象行 为并提供攻击路径追溯等功能。如图 36 所示，虽然绝大部门受测产品都可以识别出多步攻击链 条，但是其中仍有 3 款产品不支持通过以 ATT&CK 为例的全过程告警 功能，占全部测试产品的 22%。七、SIEM/SOC 类产品态势感知能力分析态势感知能力，不仅是SIEM/SOC类产品对于数据分析的展示层， 更代表一个系统对于网络中的资产、用户以及环境等各方面信息的 深度理解和分析，从而形成全局视角，以用于决策支撑、应急响应 和安全处置等。本次测试过程中分别对 SIEM/SOC 类产品的攻击和威 胁态势感知能力、资产和运行态势感知能力、用户实体和 UEBA 能力 等方面进行逐一测试，用来分析受测产品在态势感知方面的功能支 持情况。（一）攻击和威胁态势感知能力分析根据测试结果，大部分受测产品均具备一定的攻击和威胁态势 分析能力。其中，攻击态势感知能力主要能够实现显示攻击源国家 TOP n、显示不同时间段的攻击事件量、显示情报命中数、显示当前 攻击状态值、显示当前攻击趋势值等内容。威胁态势感知能力能够 实现潜伏威胁感知、外部威胁感知、威胁情报态势感知等方面的内 容。如图 39 所示，本次受测产品中，有 4 款产品在攻击和威胁态势 感知的功能上完全满足测试要求，占全部受测产品的 29%；有 1 款产 品完全支持攻击态势感知能力但威胁感知能力还需加强。其他产品 均为基本支持或者较好的支持本次的测试用例，测试中未发现不支 持此功能的产品。（二）资产和运行态势感知能力分析根据测试结果，大部分受测产品均具备一定的资产和运行态势 分析能力。其中，资产态势感知能力主要能够展示资产安全概览、 展示业务系统和安全域 TOP n、资产价值分布、资产发现示意图、展 示互联网资产暴露、展示操作系统版本、展示资产端口类型、展示 资产来源、正常展示网段分布、展示资产分类统计信息和资产发现 的来源等。运行态势感知能力主要能够显示全网安全状况及风险分 布地图、安全域风险等级 TOP n、不同时间维度脆弱性、威胁和风险 TOP n、安全域价值等级分布、攻击关系图、威胁分布状况等等。根据测试结果，本次受测产品中，有 6 款产品在攻击和威胁态 势感知的功能上完全满足测试要求，占全部受测产品的 43%；有 2 款产品完全支持其中一项态势感知功能。仅有 1 款产品不支持此项 态势感知功能。其他产品均为基本支持或者较好的支持本次的测试 用例。（三）用户实体画像和 UEBA 能力分析UEBA 是 SIEM/SOC 的关键功能，Gartner 曾预测，到 2020 年，80%的 SIEM 产品都将具备 UEBA 功能。根据本次测试结果，大部分受 测产品均具备用户实体画像分析能力和 UEBA 分析能力，但在机器学 习和深度分析上仍存在很大空间。其中，用户实体画像分析能力主 要能够添加设备的详细画像、能够在场景画像查看由于 UEBA 场景所 触发的实体画像、能够在猎物画像看到威胁狩猎所触发的实体画像 等。UEBA 分析能力主要是围绕用户和资产提供细粒度的行为分析场 景，找出潜在的内部威胁与安全风险，并且可以查看异常行为场景 的详细信息，进行深度分析操作，例如生成画像，进行威胁狩猎， 产生告警，误报忽略等操作，同时对场景进行配置管理，包括场景 的开启和关闭以及特征配置的调整。根据测试结果，本次受测产品中，有 3 款产品在用户实体画像 分析功能和 UEBA 分析功能上完全满足测试要求，占全部受测产品的 21%；有 3 款产品完全支持其中一项功能。有 2 款产品不支持此项功能。支持较好及以上的受测产品在用户实体画像分析功能和 UEBA 分 析功能占比分别为 58%和 72%。八、SIEM/SOC 类产品趋势展望根据 Gartner 的定义，安全信息和事件管理（SIEM）技术通过 对来自各种事件和上下文数据源的安全事件的实时收集和历史分析 来支持威胁检测和安全事件响应。在安全运营的发展历程中，SIEM 作为一种非常有效的技术解决方案，一直以来都是安全运营的关键 输入，尤其是在安全响应（Response）版块发挥关键作用。而随着安全数据、应用、场景量的激增，SIEM 的技术能力也在不断优化。回顾 SIEM/SOC 发展演变的历程，我们可以看到其发展与安全运 营的变化相契合，并不断优化以满足安全运营的需求。回顾 SIEM/SOC 发展演变的历程，我们可以看到其发展与安全运 营的变化相契合，并不断优化以满足安全运营的需求。（一）“智能 SIEM”将引领新一代 SIEM 能力发展新一代 SIEM 从解决传统 SIEM 的告警爆炸、企业网络安全专业 技能人才的匮乏等问题出发，能力集中在日志和事件融合分析、人 工智能技术集成、关联分析、用户行为分析、安全编排自动化与响 应、威胁狩猎等方面。我们将新一代 SIEM 定义为“智能 SIEM（Smart SIEM）”。对比传统 SIEM 产品的技术能力，Smart SIEM 的能力发展趋势 更多集中在智能化、主动化、集成化。1.智能化：AI+自动化驱动随着事件数量的增加，使用旧 SIEM 解决方案的企业能够拥有大 量的日志和事件数据，但无法智能地了解数据背后的原因。企业需要更智能的 SIEM，通过机器学习技术或自动化手段消除一些普通重 复的任务，以确保有限的企业资源不会因警报疲劳而陷入困境。在 此过程中，Smart SIEM 更强调应用用户行为分析（UEBA）和安全编 排自动化和响应（SOAR）等能力。基于机器学习的 UEBA 技术。用户和实体行为分析（UEBA）这项 技术通常利用数百种机器学习模型来分析大量事件，并为每个实体（用户/机器/打印机/IP 地址等）识别“正常”行为。对于每个实体， 通过将其基线与新行为及其对等实体的基线进行比较，并将数百条 线索之间的点连接起来，以评估是否产生风险分数异常行为预示着 真正的安全风险。这样，数十亿个数据点就变成了少数优先的威胁 线索，从而减少了警报，并使安全运营人员可以专注于调查对企业 构成真正风险的威胁。UEBA 的机器学习类型通常分为两类：监督机 器学习和无监督机器学习。监督机器学习依赖于大型标签数据集来训练模型，它非常适合 识别具有已知攻击模式或危害指标（IOC）的已知网络安全威胁。例 如，恶意软件检测是此类机器学习的用例之一，因为该行业具备数 十年的恶意软件数据，可以提供用作训练模型的数据依据。无监督机器学习通过查找数据集中的模式进行学习，因此非常适合异常检测，在异常检测中它可以自动比较并查明异常行为，适 应企业的数据并发现新的模式，无须人工指导机器寻找。将 UEBA 与 SIEM 有效结合使用，可以提供一种分层的安全分析 方法，快速、有效地找到已知威胁， 并帮助运营人员提高检测与响 应效率。安全编排自动化和响应（SOAR）技术SOAR 的概念最早由 Gartner 在 2015 年提出，SOAR 的三大核 心技术能力分别安全编排与自动化 （SOA，Security Orchestration and Automation）、安全事件响应平台 （SIRP, Security Incident Response Platform） 和威胁情报平台 （TIP, Threat Intelligence Platform）。SOAR 可以根据事先的预案（Playbook）进行编排和自动化，能 国内网络安全信息与事件管理类产品研究与测试报告（2021 年） 53 够有效地简化安全运营人员的手工作业，减少了单调繁重的威胁分 析过程。一是 SOAR 帮助安全分析人员更快地响应和调查攻击，使他 们能够更快地开始缓解。自动化功能使他们能够采取措施将攻击风 险降到最低，而无须人工干预。二是SOAR自动化技术与机器学习（ML） 和人工智能（AI）相结合，它们提供了更快的方法来识别新的攻击， 并使预测分析能够得出统计推断，从而以更少的资源缓解威胁。三 是利用 SOAR 的编排和自动化技术，安全运营人员可以在多个安全工 具之间快速进行协调、从多个来源快速获取威胁源，并使工作流自 动化以主动扫描整个环境中的潜在漏洞。四是安全运营人员通常需 要花费大量时间来管理案例，创建报告并记录事件响应程序。SOAR 通过自动化操作手册、创建知识库沉淀，帮助企业保留安全运营经 验并持续迭代学习。将 SIEM 和 SOAR 结合后，能够大大缩短 MTTD（平均检测时间） 和 MTTR（平均修复时间），解决安全运营人员短缺的问题，并降低 SIEM/SOC 中常见的告警爆炸问题，并通过自动化实现运营成本有效 降低。2.主动化：威胁感知与主动防御企业需要寻找通过预测和预期对手的下一步行动来具备主动竞 争的能力，在此过程中，新一代 SIEM/SOC 需要具备威胁感知和主动 防御的能力。将 SIEM/SOC 与威胁情报匹配，企业能够以敏捷和快速 反应的方式应对不断发展的、大批量、高优先级的威胁。通过威胁情报平台，企业可以汇总和合理化威胁数据，自动筛 选出攻陷指标（IOC）作为可机读威胁情报（MRTI），并且使用现存 的日志对比匹配以便轻松发现不常见的趋势或线索，并对其有效执 行操作。通过将团队、流程和工具结合在一起，威胁情报平台指导 安全响应并进行阻断，节省了追踪传统 SIEM/SOC 产生误报所花的大 量时间。如果将 SIEM/SOC 与威胁情报平台相结合，企业可以将所有人、 过程和技术统一在智能驱动的防御背后，获得强大的安全运营增益 效果。一是日志、事件和数据的进一步分析。将来自威胁情报平台 的攻陷指标将自动发送到 SIEM/SOC 中进行警报，并将来自 SIEM/SOC 的特定事件发送回威胁情报平台来进行关联分析、数据挖掘和优先 性排序，分析人员可以锁定恶意行为的所在位置。二是建立企业自 身威胁知识库。综合性威胁情报平台可以作为企业的中央威胁信息库。帮助企业了解网络犯罪分子的工具、流程、受害者和预期目标。 三是根据企业网络环境生成和优化情报。威胁情报平台增加了上下 文信息和关系丰富的指标，从而使企业能够更好地了解威胁的性质、 对企业风险更有效地做出全面的反应。四是主动防御。威胁情报平 台支持安全响应团队寻找线索和联系，这可以显示攻击企业的威胁 与可能存在的威胁之间的关系，并发现新的相关的情报。使用这些 信息，帮助安全团队变被动防御转为主动防御。3.集成化：多元安全能力高效联动随着 SIEM/SOC 的发展，Smart SIEM 的定义中逐渐集合了多种 安全能力，例如前文提到的用户和实体行为分析（UEBA）、安全编 排自动化和响应（SOAR）、威胁情报等多种能力。这些能力可以是 单独的产品，但是对企业而言，集成化将是更好的选择。事实上，在原有的企业安全建设中，常常面临的问题就是不同 品牌、不同功能的产品并行在企业网络中。数量众多、品牌各异、 功能不同的安全产品大大提高了安全运营工作的复杂度，对安全运 营人员的要求也将更高。同时，不同安全产品产生的各类数据及事 件繁杂且细密，致使安全运营人员深陷于事件风暴中，无法有效寻 找梳理有效信息和及时处理安全警报。在此背景下，新一代 SIEM/SOC 的需求逐渐被引导为各类安全能 力的迁移和集成。例如，用于定义剧本和流程的编排和自动化工具 或充当中央存储库的威胁情报平台、可以使用上下文的外部全局威胁情报来聚合和丰富大量内部威胁和事件数据，方便企业可以了解 并确定优先级采取行动。此外，集成化的体现还包括 SIEM/SOC 对各安全品牌产品的兼容 与多元化。企业战略集团（ESG）曾做过一项调研，数据表示，62% 的受访者更愿意考虑从单个企业级网络安全供应商处购买公司所需 的绝大部分安全技术。对于企业运营人员来讲，管理不同品牌的安全产品更像是多维 度的角力。不同品牌产品具备相异的技术架构、操作界面，甚至操 作语言也会有所区分。这就对企业安全运营投入与技术能力提出了 很高的要求，因此这也是大多数企业更愿意选择单一供应商的原因。 换个角度，近几年各大安全厂商纷纷推出全行业全能力覆盖级解决 方案未尝不是该需求的推动因素导致。安全运营集成化更是“All-In-One”思维地接续传递，这种集 成能力将安全团队、流程和技术整合到一个安全体系结构中，最大 化提高效率和有效性，消除重复性任务，使得安全运营人员可以自 由地专注于更高优先级的活动，不断赋能企业安全运营能力的提升。4.MITRE ATT&CK 框架助推安全运营能力提升MITER ATT＆CK 矩阵的出现为企业安全运营提供了强大助推力， 将 SIEM/SOC 的技术工具能力与其有效结合，将是企业应对安全风险 的利器之一。MITRE ATT&CK 将已知攻击者行为转换为结构化列表，将这些已知的行为汇总成战术和技术。该列表相当全面地呈现了攻击者在攻 击网络时所采用的行为，因此对于各种进攻性和防御性度量、表示 和其他机制都非常有用。MITRE ATT&CK 的目标是创建网络攻击中使用的已知对抗战术和 技术的详尽列表。简单来说，ATT&CK 是 MITRE 提供的“对抗战术、 技术和常识”框架，是由攻击者在攻击企业时会利用的 12 种战术和 244 种企业技术组成的精选知识库。在网络安全事件分析中使用 ATT＆CK 框架可以在不同的策略和 技术之间建立联系。这有助于安全团队在完成攻击之前就识别出正 在进行的攻击，并让安全团队很好地了解对手已经做了什么以及下 一步可能会做什么。此外，ATT＆CK 框架对于检测攻击特别有用，因 为它是基于行为的模型，而不是基于签名的模型。因此 ATT＆CK 可 以预测常见的行为，避免被检测者破坏或基于签名的系统的其他弱 点所欺骗。总的来讲，MITRE ATT＆CK 基于对网络杀伤链概念的扩展，从 而将安全事件分解为阶段性的概念及应对措施，并可以与基于行为 的检测方式相结合。无论是内置在企业检测和响应工具中，还是仅 作为建设企业安全防护手段的标准方法论，MITER ATT＆CK 矩阵都应 该在企业的安全运营中占据一席之地。对国内企业而言，安全重视程度和技术应用手段也在逐步提升。 与之相对应地，忽视安全的代价也越来越高，例如客户流失、企业 商誉受损、企业收入受影响等。大部分企业的安全建设取得了较大 的进步，基本的网络安全防护已经不再是问题，而新的问题在于如 何获悉安全事件的详细过程、如何全面掌握整网安全态势现状、如何从纷乱繁杂的安全事件中抽丝剥茧命中高危安全行为。SIEM/SOC 作为新一代安全信息和事件管理的技术，帮助安全运 营人员从整个 IT 基础架构堆栈的各种系统中收集、关联和分析日志 等数据，从而识别并报告安全威胁及可疑活动。（二）多元安全能力组合成新趋势SIEM/SOC 需要从海量冗杂的设备日志数据中有效梳理分析，通 过融合更多有效的安全产品，形成采集、分析一体化平台，减少基 础数据筛选和分析工作。在此背景下，安全运营需要智能化、主动 化及高准确性的体系化建设，以达成内外部高级威胁检测和响应， 而单一产品之间整合度较低、联动性较弱，无法高效处理安全事件， 远无法满足用户需求，受此影响，安全运营从单一产品到组合型产 品的转变趋势愈加明显。无论厂商侧还是用户端，均从产品技术导 向和市场需求方面共同引导。从厂商侧来看，安全大厂纷纷布局该 能力，主要采用收购单一产品能力厂商或整合新技术的方式，扩展 安全运营产品生态，典型案例如综合安全厂商 360 收购 SIEM 能力厂 商瀚思。从产品技术能力看，通过引入新的技术改进检测、调查、 响应等功能不断优化 SIEM/SOC 的安全状态，例如 NTA/NDR 提升全网 流量监控及威胁发现能力，UEBA 帮助运营人员深入了解安全威胁， SOAR 则大大提升了安全事件的补救效率，多元安全能力组合的转变 越来越明显。（三）AI&自动化驱动智能化转型随着安全事件数量的增加，企业往往面临着大量日志和事件数 据暴增却无力快速高效处理的状况。企业需要更智能的 SIEM/SOC 产 品，以确保有限的企业资源不会因警报疲劳而陷入困境。 通过 AI 和机器学习技术驱动产品智能化转型成为 SIEM/SOC 的 主流趋势。AI 技术可以帮助企业从海量的输入数据流信息中发掘威 胁事件，并自动使用 AI 技术对不同业务、不同维度的数据进行智能 关联，建立内在联系，并实现自动化威胁事件处置。目前部分新型 SIEM/SOC 已经集成了常用的 AI 算法，比如异常检测、线性预测等， 这些算法以插件的方式集成进平台，企业可以选择基于算法分析自 身庞杂的数据。（四）云端部署能力持续扩展随着云应用越来越普遍，企业必须确保包括云在内的整个 IT 基 础设施的安全能力保障，云安全成为必争之地。因此，SIEM/SOC 需 提供多种应用场景能力适配，除了硬件、软件等本地场景部署外， 还需提供虚拟化或基于云服务的部署选项。 得益于企业对希望减少日志管理及安全事件监控成本的需求， “安全信息和事件管理即服务”模式逐渐增加。但是，有很多企业 仍旧不放心把敏感日志信息发送到云端，而这也是 SaaS 服务商们需 要解决的一个重要问题。（五）需求落地向业务导向型转变在以往 SIEM/SOC 的实际落地过程中，很多企业由于无法准确认 知到真实的业务需求，往往盲目遵循“技术为先”或“架构为先” 的惯性思维，便会出现产品部署后无法与业务架构密切融合甚至闲 置为“花瓶”的状态。企业对于技术的追逐，虽然可以促进安全运 营业务的发展，但是过于依赖技术，以为花大价钱购买了先进的技 术就诸事大吉，其实更是一种误区。随着企业安全业务的发展，对于 SIEM/SOC 的选择逐渐转变为业 务导向型。即从业务架构角度出发，精准挖掘企业安全数据、安全 应用等关联需求，匹配人员、技术和流程三大基本要素，只有训练 有素的技术员工、核心技术平台 SIEM/SOC 与恰到好处的工作流，才 能让安全运营这件事落到实处。（六）多行业标准化交付能力待提升由于 SIEM/SOC 涉及专业领域较宽，对使用者的安全能力要求相 对较高，而大多数企业存在专业安全技能人才缺失、安全运营人员 能力有限等普遍性问题，便会出现企业安全运营人员技术能力无法 匹配产品运维的问题。因此，随着 SIEM/SOC 的市场需求逐渐在各行业普及开来，安全 厂商需要实现各行业标准化交付能力，简化产品运维，帮助提升 SIEM/SOC 产品的使用效率。此外，企业也需要注重培养安全运营人 才，产品可以提升安全运营效率，但永远无法完全替代人的作用。在此过程，从厂商及用户端共同促使 SIEM/SOC 有效落地。九、SIEM/SOC 类产品能力分组本次测试主要是针对当前行业内主流企业的产品进行技术能力 测试，测试内容和角度覆盖全面且广泛，测试内容包括产品功能、 性能以及自身安全测试，覆盖数十种技术能力指标测试项。基于测试结果，《2021 中国安全信息和事件管理类产品 （SIEM/SOC）研究报告》对参与测评的产品进行产品专业能力划分， 并输出九大能力组，以满足不同行业用户的需求，为其在网络安全 产品选型过程中提供技术能力参考。详见报告原文。（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）精选报告来源：【未来智库官网】。

现如今大部分公司工作员的状况是在职员工、内退、退休等员工档案数量极大，整理、收集、查询等管理工作以往都是人力资源管理方法，即查询各种各样员工档案材料时要按姓式档案序号排序，再到档案材料所在位置获得后就可以进行查询。这类人力资源查号管理方案沿用了二十多年。因为企业员工的档案总量非常大，常常查档一直处于速率较慢、效率低的状况，尤其是在退休员工涨薪时，给查询、审查许多的信息造成很多不便。那怎样作出一款好的人事档案管理系统软件呢？系统软件要求到底有什么？一.需求分析归纳要求数据分析是软件定义环节的最后一个阶段，也是方案设计数据库的一个起止点，它确立了系统开展做什么工作，明确指出了详尽、精准、清晰和具体的要求。此阶段企业对员工信息，工资，档案材料，专业技术职称，鉴定等员工信息特点的管理方案，以及人事部员工绩效管理方法人事单位的工作职责，设计方案人事档案材料信息管理系统的基本功能模块：人力资源优化配置模块，可以操作职工基本材料、年终考评、员工退离等信息的修改；人事单位查询模块，可依据模糊查询及按规范查询；系统设置模块，包括单位设置、协议书设置、年度设置、岗位设置这种；信息管理系统模块，就是备份数据信息、修改密码、再加技术人员操作过程等。要求数据分析的结果是系统开发设计的基础，关系到项目的成功失败和项目管理的质量。因此尽量用行之有效的方法对开发软件要求进行严格的核查验证。此阶段基本明确各程序模块的基本要素已被事后设计方案参照。二．数据分析系统的数据信息规定系统软件的数据信息情况对于手机软件的方案设计具有很强的危害，这一工作中是开发软件要求设计很重要的一部分，依据数据分析系统数据信息可以清晰地辨别出数据流分析剖析以及系统模块常见数据信息的范围、頻率，对方案设计数据库具有长久的现实意义和危害。与某研究所人事部工作中员调研后获得：专业技术职称，职位，工资等几种的数据信息升級頻率较其他特点高，因而在自动控制系统设计方案时要充分考虑这几种信息的报表情况。三.小结历经精密的设计方案及其正确的方向，做出一款好的人事档案管理系统软件并不是一件非常难的事儿，因此 历经持续的科学研究与改动，我们公司研发出了一款非常适用当今各种各样行政机关的人事档案管理系统，其网页页面简约，功能齐全。是诸位不二之选，使我们互相双赢，互相发展！