富有远见的领导者，正在使用态势感知保护数据资产，促进数据利用，创造更多业务价值！
基于机器学习和自然语言处理，人工智能实现数据分类分级，可视化分布与所处环境，评估现有并预测未来风险，识别威胁因素和活动趋势。众多行业领先企业成功部署案例。
企业对数据资产的日益依赖，极大地增加了对态势感知的需求。管理者需要实质了解数据资产所处的环境，评估现在和未来的风险，并准确预测和应对可能出现的潜在问题。领导也需要洞察全局，了解未来数据相关风险对企业执行能力的影响。数字商业对信息风险和安全管理的基本原则提出了挑战。风险和安全领导者必须了解与数据驱动业务创新模式相关的风险，平衡保护企业与采用创新技术方法的必要性。通过预测数据资产可能发生的各种状况，领导者可以制定行之有效的应对策略，保障运营基础设施，实现卓越绩效，获取竞争优势与增长驱动力。
数据资产为组织持续创造着巨大价值，同时也被内部威胁者滥用而造成严重损失。检测并响应内部人员的恶意犯罪或无意过失，是风险控制不可或缺的重要组成。借助数据资产态势感知能力，对特权用户登录、知识产权文档U盘拷贝、下载客户信息、敏感文件打印、运行高危应用、DNS隐蔽隧道外传数据等行为分析，实现用户行为画像，借助机器学习和自然语言处理等先进数据分析能力，评估威胁等级并预测未来风险，有效提升检测和响应能力，是企业内部威胁防范体系的最佳实践。
通过正确使用数据分类，企业管理者可以培育数据驱动型企业文化，并从数据资产中获得新增价值。
高层重要的是透过简单事件数据，来识别威胁因素及其活动趋势，并暴露恶意目标。这种意识水平对于吸引网络空间中的高级对手，和建立有效的计划来保卫企业、运营和战略目标来说至关重要。 |
