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安恒信息“明鉴漏扫 AVM”为江苏电信1000000 摄像头成功排雷

2025-11-20 08:44:20来源:安恒信息 阅读量:9907 评论

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  江苏郊区某乡镇道路摄像头信号中断,工程师按台账地址寻觅无果;某高速交通事故中,涉事车辆逃逸,关键路段摄像头却因未被发现的固件漏洞,导致视频存储模块瘫痪3小时;某商圈突发恶意破坏事件,商家报案后,从发现监控异常到完成整改、提取视频耗时72小时,远超黄金取证期......
 
  时至今日,在江苏全域,超百万个摄像头织就的视联网,已成为智慧城市运转的“视觉中枢”。江苏电信作为覆盖全省13个地市的视联网运营主体,却面临着三大核心困境:1、资产分散“管不清”:台账准确率仅有60%,运维内耗大;2、漏洞隐蔽 “查不出”:长达3小时的取证时间背后存在安全黑洞;3、响应滞后 “处置慢”:长达72小时的流程闭环,极易引发连锁风险。
 
  破局之道为城市“视觉中枢”安装智能哨兵
 
  面对挑战,江苏电信联合安恒信息,应用“明鉴漏扫+AVM”联合架构,为百万摄像头装“智能监护仪”,推动视联网安全管理从“被动处置”向“主动免疫”升级,实现全流程赋能的安全管理 。
 
  1、部署“雷达系统”——明鉴漏扫
 
  让资产“看得见、辨得准”,让风险“藏不住、逃不掉”,实现风险精准测绘。
 
  AI赋能的全新漏洞扫描系统,不用镜像流量、不用安装探针,仅通过旁路主动探测模式,利用智能体指纹研判,便能精准识别摄像头厂家、型号、固件版本等信息,协助“翼瞳”平台快速对账,高效解决“资产脱节”问题。
 
  “翼瞳”平台——江苏电信全方位视频监控运管平台
 
  联合架构采用视联网专项常规扫描+AI漏洞匹配双模式,同步解决“分散设备批量覆盖、未知资产探测难题”,依据资产指纹0发包、无干扰漏洞,攻克“敏感设备无干扰、离线设备预判断”痛点,实现“常规/核心、在线/离线、已知/未知”等所有摄像头场景全覆盖。与此同时,联合架构的智能化弱口令检测功能,还可以根据企业或品牌信息等关键字智能生成个性化弱口令字典,精准识别伪强口令,让每个看似安全的伪口令,无所遁行,为企业筑牢安全关卡。
 
  2、构建“分析中枢”推动数据驱动决策
 
  AVM平台,让数据“变情报、促决策”。
 
  如果说明鉴漏扫是 “侦察兵”,AVM平台就是 “指挥调度中心”。明鉴漏扫可智能化排查任务调度,对来自全网漏扫探针采集的海量数据进行深度加工,通过摄像头暴露面测绘,对漏洞检测、弱口令检测等多源数据交叉关联分析。
 
  AVM以安全风险可视化形式展示风险告警,将分散、复杂的原始信息转化为清晰可辨的安全情报,挖掘有价值的风险,通过标准流程推动风险闭环落地,并整合多方力量,实现摄像头资产与安全风险的全流程管理及可视化决策支持,让安全决策更精准、响应更迅速,完成“被动数据采集”到“主动风险洞察”的升级。
 
  3、打通“处置链条”将响应周期压缩至“小时级”
 
  通过标准化的数据处置接口,联合架构将分散的安全检测信息转化为可集中管控的资产,形成从源头到终端的完整监测链条,真正实现了“发现-检测-分析-处置”的高效协同、闭环管理。
 
  方案价值从“难管理”到“秒响应”,数据见证价值
 
  让资产看得清 百万设备管理效率提升10倍
 
  方案实施过程中,进行了100万+摄像头的定期抽查,专项排查也能轻松上手。通过互联网排查,江苏电信发现超百个异常台账;通过精准排查摄像头厂商、型号、固件版本等信息10万余条,发现低版本固件漏洞风险174项,弱口令配置26条。
 
  让管理更高效 24小时智能排检,成本下降30%
 
  管理平台调度多套引擎进行24h排测,全面收集了摄像头品牌、型号、固件版本,并对漏洞情报、AI风险进行筛查加持,将弱点按照优先级排序进行研判,并全方位展示在资产大屏、风险监控大屏上,让管理更快捷。
 
  让处置能闭环 72小时周期压缩至“小时级”
 
  联合架构打通了“翼瞳-AVM平台-扫描引擎-终端设备”全部通路翼瞳将需要排查资产台账下发AVMAVM灵活调度合适引擎扫描明鉴漏扫将任务结果上报AVMAVM处理分析数据回传翼瞳平台同时通过工单下发整改工作流“发现-分析-处置-反馈”完整流程闭环
 
  从方案到标杆为智慧城市注入安全动能
 
  这一体系在全省监管中扮演着“承上启下”的关键角色:向上是监管部的“千里眼”,向下是基层处置的“指挥棒”。
 
  通过与《公共安全视频图像信息系统管理条例》深度衔接,该方案不仅解决了江苏电信的管理难题,更为全国百万级视联网安全管理提供了 “智慧样板”—— 通过AI技术与制度规范的结合,让视联网真正成为支撑政务协同、交通调度、民生安全的“可靠神经中枢”,支撑全省5000+交通路口的事故快速取证、2000+社区的安防实时监控、100+政务大厅的敏感信息防护,为智慧城市建设筑牢安全底座。
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