数据统计

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支持记录运维人员的所有操作行为，包括登录、命令执行、文件传输等。数据统计

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.运维知识库智能运维安全管理平台SiCAP支持字符协议的运维管控，如：黑白名单控制、命令审计等。

SiCAP-OMA小功能：命令复核

背景：数据中心往往存放着大量敏感信息和关键业务数据，在运维过程中，敏感命令（如删除、格式化、修改权限等）如果被误用或恶意使用，可能造成数据泄露、篡改甚至长久性破坏。SiCAP-OMA提供命令复核功能。运维人员需要使用敏感命令运维时，选择复核人并主动发起命令复核，复核人接收到邀请后，可在其待办列表查看邀请信息，并可实时确认敏感命令是否放行，及时发现并纠正错误命令，降低安全风险。通过命令复核机制，能够确保对敏感命令操作充分审核，强化数据保护措施。

SiCAP-OMA小功能：用户组动态授权

场景一：传统的授权方式，需要对人员单独授权，对于操作权限相同的用户，管理员需重复建立授权关系；场景二：随着企业的发展和业务变化，人员的岗位、角色和职责可能随之调整，管理员需维护大量授权数据；SiCAP支持将相同操作权限的人员设置为同一个用户组，为用户组分配相应的权限，建立基于“用户组”的动态授权关系,当用户组添加、删减人员时，该人员自动拥有或解除用户组对应的授权。通过用户组动态授权，可实现同组用户的批量授权，避免重复工作；对于人员的频繁变动，可实现人员权限的动态增减，简化权限管理。 智能运维安全管理平台SiCAP支持会话审核与录像回放，满足运维操作透明度与合规性要求。

随着工业化及经济快速发展，我国制造业取得飞速成长，从“中国制造”到“中国智造”，再到“大国智造”，企业信息系统和内部用户数量不断增加，制造行业企业的身份管理和访问控制面临巨大挑战，身份管理不统一、权限管理分散、登录认证复杂、安全风险增加等问题愈加凸显，亟待解决。

SiCAP针对制造行业痛点问题，基于Gartner行业研究报告，应用OAuth 2、IDaaS、IGA、IPS、UEBA等技术，基于服务总线与数据总线，实现了统一的账号管理、认证管理、授权管理和审计管理，提供针对制造行业身份管理与访问控制的解决方案，构建了统一身份管理。 多种运维方式：客户端运维；无客户端运维；直连运维；OP运维。IoT告警

智能运维安全管理平台SiCAP支持FTP、SFTP等文件传输协议。数据统计

CMDB系统通常由一系列应用程序和工具组成，包括配置管理工具、变更管理工具、服务管理工具等。这些工具和应用程序可以帮助组织更好地管理其IT资源和服务配置信息，并提供实时监控、警报和报告，以加强对IT资源和服务的管理和控制。在选择CMDB系统时，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。CMDB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CMDB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。CMDB系统需要具备良好的安全性和可靠性，以确保IT资源和服务配置信息的安全和可用性。因此，在CMDB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.数据统计