编者按
智能体浪潮席卷全球,从大模型到多智能体,每个行业都在追问:智能体能否真正解决一线的实际问题?【泰岳AI+】系列将真实记录我们如何将AI智能体扎根千行百业,将它带入真实的业务场景。
智能体浪潮已至,实干者乘风而行。
当前,企业安全审计面临日志海量、告警过载等突出问题。传统审计方式被动低效、依赖个体经验,难以承载现代企业的安全运维重负。
神州泰岳综合安全审计平台Ultra-Audit,融合规则分析引擎、用户与实体行为分析(UEBA)、智能分析引擎及大语言模型,构建以人、资产、行为为核心的安全全景图谱,以AI重新定义审计。

挑战一:传统审计“千人一面”,高风险人员隐匿其中
传统审计采用统一规则与阈值,高风险人员的异常操作被日常行为淹没,合规用户却频繁遭遇误报。

解决方案:
UEBA构建动态行为画像,实现差异化审计

Ultra-Audit内置UEBA模块,依托机器学习对用户及资产的行为进行深度建模,建立动态行为基线。系统自动执行纵向对比(与自身历史行为对比)和横向对比(与同群体行为对比),精准识别异常偏离。一经发现,即刻告警并标注异常标签,形成立体化人员与资产画像,助力企业实现因人、因资产而异的精准风险管控。
挑战二:规则审计视角有限,隐蔽欺诈行为难以发现

解决方案:
AI赋能的智能分析模型,让审计具备理解能力

Ultra-Audit内置基于机器学习与深度神经网络的智能分析模型,在匹配规则基础上洞察行为意图。典型应用包括:
金库审计智能化:核查操作合规性,并对申请理由进行语义分析,识别申请与实际操作不一致的欺诈风险。
程序账号自动识别:精准区分机器行为与人工操作,遏制人机混用导致的违规访问。
敏感数据异常分析:对数据外发、下载等行为建立动态模型,捕捉批量导出、非授权访问等异常,比固定阈值更灵活精准。
挑战三:自定义分析逻辑复杂度高,依赖开发周期冗长
企业安全专家经验丰富,但自定义模型配置复杂,开发周期长,导致分析逻辑上线缓慢,安全响应滞后。

解决方案:
可视化建模,拖拽编排专属分析逻辑

Ultra-Audit提供可视化建模能力,无需编码,通过拖拽算子组件即可自定义编排AI分析工作流。多条件异常检测、跨事件关联分析均可快速落地,帮助企业灵活应对多变的安全场景。
挑战四:查询操作复杂,运营效率受限

解决方案:
大语言模型加持,自然语言对话审计

精准了解审计异常,通常需配置复杂查询条件或依赖告警规则筛选,传统方式下还需编写繁复查询语句。Ultra-Audit集成经安全专业知识微调的大语言模型,支持智能问答。运营人员以自然语言提问,即可快速获取审计概览、事件详情或处置建议,决策响应效率大幅提升。
安全审计正从合规导向走向风险与价值导向。Ultra-Audit,让安全审计从被动记录蜕变为主动守护的智慧之盾。




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