博客
关于我
流量采集、监控、可视化分析一体化--虹科Omnia
阅读量:298 次
发布时间:2019-03-03

本文共 648 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

Omnia 是一款专注于网络流量采集、监控和分析的解决方案,旨在帮助企业应对日益复杂和扩张的网络环境中面临的安全挑战。随着网络规模扩大和技术复杂性的增加,企业面临的安全威胁也日益严峻。Omnia通过集成先进的网络数据包代理、深度包查封引擎和流量分析工具,为企业提供全面的网络安全监控能力。

Omnia 系列产品的核心功能包括高级网络数据包代理(NPB),支持流量聚合、复制、过滤、报头剥离、活动隧道终止、负载平衡以及重复数据删除等功能。其内置的Cubro DPI引擎能够识别加密流量中的应用协议,确保安全工具能够获取到丰富的网络流量信息。此外,Omnia 10/20系列还支持内联流量捕获,能够直接从SPAN或窃听链路捕获流量并存储到磁盘,用户可以通过滚动捕获仪表板对流量进行实时分析和筛选。

Omnia 的流量监控分析工具集成了ntopng软件,提供直观的Web用户界面,帮助用户实时监控网络流量。ntopng不仅支持多种标准的流量排序,还能生成详细的长期报告,包括吞吐量、应用协议、顶级发言人、自治系统等信息。其还具备深度数据包检测(DPI)功能,可识别Facebook、YouTube、BitTorrent等常见应用协议,为网络安全提供有力支持。

在典型应用场景中,Omnia 10/20通过与ntopng协同工作,形成了一套经济实惠的网络流量监控与分析解决方案,适用于企业网络安全、流量分析以及流量优化等多个领域。

如果您对Omnia 有任何问题或需要进一步了解其功能,欢迎随时联系我们。

转载地址:http://pmll.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>