威胁实时监控
边缘探针采集请求指纹,流式送入模型,1.8s 内给出放行 / 挑战 / 拦截三档结论。
把人工智能平台、网站防护与大数据可视化放进同一块屏幕。策略由模型协商、结论由人确认——我们只做安静的同行者,不做喧哗的告警机器。你值守白班,它守夜班;你休息,它把 128 类攻击特征逐条过筛。
已接入 3,400+ 站点 · 日均拦截 2.7 亿次可疑请求 · 人工复核量下降 58%
面板默认 5s 刷新人机协同结论;每个数字都能下钻到原始请求样本,方便你在复盘时把因果讲清楚。
左右滑动查看。五项能力彼此咬合,任何一项掉队都会让另外四项的收益打折。
边缘探针采集请求指纹,流式送入模型,1.8s 内给出放行 / 挑战 / 拦截三档结论。
把流量、攻击面、业务转化叠在同一时间轴,异常不再是孤立红点,而是一条可解释的曲线。
多模型协商投票:规则引擎负责确定性,序列模型捕捉慢速渗透,二者结论冲突时转人工。
只对高风险会话发挑战,正常用户无感通过;验证码出现率下降 62%,转化漏斗少掉一截。
策略变更走双人复核,灰度 5% 流量观察 30 分钟再全量,误封可一键回滚到上一版。
探针只上报 12 个关键字段,带宽占用压到 ≤3%,避免监控本身成为负担。
三类模型投票,任一模型不确信即升级复核,宁可多问一句,也不误伤一个真实用户。
每次拦截都附带证据快照与回滚锚点,值班同学按下撤销键即可恢复,不必翻日志。
每日 09:00 推送一页纸摘要:昨日拦了多少、误伤几次、今天建议调整哪一条阈值。
左侧点选任一策略,右侧立即聚焦该策略命中的请求样本;键盘上下键即可切换,值班时手不必离开键盘。
把平台更新、攻防观察与运营经验摊开讲,像同事交接班一样。
新加入的序列模型专盯“低速率、长周期”的探测行为,把过去要 40 分钟才显形的异常提前到 6 分钟内标记。灰度 5% 流量两周,误报未上升,人工复核量反而下降 22%。



下面 6 条来自真实值守经验,每条都给到可执行的参数与阈值,照着做就能少熬几个夜。
上线前用 7 天正常流量跑基线,记录 P95 响应耗时与每分钟请求数。模型阈值设成基线的 1.5 倍起步,避免一上来就误伤促销流量。
固定为「放行 / 挑战 / 拦截」三档。挑战档承接置信度 85%–95% 的灰区,让真人一次点击通过,比直接拦截少损失约 3 成正常下单。
先放 5% 流量观察 30 分钟,对比误报率与拦截量;无异常再逐级放到 25%、50%、100%,每级至少停留 10 分钟。
每次发布前自动快照策略版本,保留最近 10 个版本;误封发生后 60 秒内一键回滚,并对被拦用户做补偿性白名单。
P0(站点不可用、5xx 超 1%)立即电话;P1(攻击量突增 3 倍)仅站内提示;P2(单条规则命中)进日报。值班同学只接 P0。
看三个数:误报次数、转人工比例、被挑战用户跳出率。任一指标连续 3 天上升,就说明阈值该松或该紧了,别等出事再调。
三档都在同一套人工智能平台底座上,差别在值守深度与响应承诺,不做功能阉割。
留下站点域名,我们用 14 天陪你跑一轮真实流量:出误报我们改,出漏拦我们补,把阈值一起磨到合适为止。
开始 14 天防护陪伴