溯源分析模塊是電力監控系統惡意代碼監測系統的三大核心模塊之一。溯源分析模塊通過匯聚惡意代碼管理模塊和病毒預警模塊產生的多維度安全數據,構建立體化的病毒威脅分析體系,能夠對病毒攻擊行為進行深度關聯與綜合研判。溯源分析模塊可快速發現病毒威脅之間的內在聯系,為用戶提供基于實時病毒告警的可視化分析模型,幫助準確定位病毒告警產生的根本原因,揭示病毒感染傳播的規律特征,全面展現病毒威脅的全景態勢。溯源分析模塊完全符合《Q/GDW 12195—2025 電力監控系統惡意代碼監測系統技術要求》,并已通過中國電科院和國網電科院的檢測認證。
資產可視化模塊通過統一的頁面展示全網資產分布與網絡拓撲結構,動態呈現資產運行狀態、進程行為、訪問關系和服務端口等信息,構建動靜結合的資產畫像,實現對關鍵資產的直觀監控與精細化管理。
安全態勢模塊實時展現全網資產的安全狀態,自動識別潛在漏洞與安全隱患,并以圖表與健康評分的形式可視化呈現,支持多時間周期的趨勢分析與統計報表,為安全防護決策提供數據支撐。
威脅響應模塊針對資產中發現的漏洞風險和病毒威脅,能夠實現快速響應與閉環處置,涵蓋事前告警、事中修復、隔離阻斷等環節,將安全隱患消除在初始階段,最大限度防止威脅擴散與事件升級。
溯源分析模塊通過對全量安全日志的深度檢索與大數據關聯分析,精準定位安全事件的起始源頭、傳播路徑與攻擊過程,幫助用戶快速還原事件全貌,全面掌握威脅發生的根因與鏈路。
通過融合威脅情報與攻擊手法特征,實現對攻擊團伙及真實攻擊者的深度溯源分析,完整還原從入侵到橫向移動的全鏈條攻擊路徑。結合歷史事件比對與行為模式分析,系統能夠提前識別同類攻擊趨勢,幫助客戶構建“防御—檢測—響應”一體化的主動安全閉環。
依托AI大數據分析引擎,自動識別并過濾重復告警與誤報信息,將日均告警量降低80%以上。通過智能聚合攻擊場景與優先級排序,引導安全運維人員聚焦關鍵威脅,實現高效處置與調查效率提升三倍以上。
基于多維度安全評估模型,對主機與業務系統的安全狀態進行動態分析與風險評分,結合威脅關聯與攻擊面映射,直觀展現資產風險全景。系統支持風險等級量化評估,幫助客戶優化安全資源配置與防護策略。
內置符合電力行業標準的報告模板,可一鍵生成包含攻擊路徑、影響范圍及處置建議的溯源分析報告。系統支持與第三方安全管理平臺的數據對接,實現安全運維信息的自動化歸集、分析與審計,提升整體安全管理效能。
江民惡意代碼監測系統完全遵循《電力監控系統安全防護總體方案等安全防護方案和評估規范》(國能安全〔2015〕36號)、《Q/GDW 12195-2025電力監控系統惡意代碼監測系統技術要求》以及《電力監控系統安全防護規定》(國家發展和改革委員會2024年第27號令)等要求。本系統部署在主站和廠站,能夠快速、準確地監測和清除國網電力系統中存在的惡意代碼,提供全面的安全預警、防護和溯源能力。江民惡意代碼監測系統已覆蓋全國十幾個省市的主站、廠站,護航電力系統超百萬臺終端主機。