灵洞·网络资产攻击面管理平台Ai.Vul安全应用场景与应对策略系列以“资产治理”为核心，以“风险闭环”为主线，以“智能创新”为驱动，构建了覆盖“资产全生命周期管理-风险动态量化响应-智能融合治理”的全链路安全防护框架。

整体而言，灵洞Ai.Vul解决了传统安全中“资产不清、风险不显、治理低效”的核心痛点，更通过前沿技术的深度融合，为组织构建“可知、可防、可控”的现代安全运营体系提供了可落地的的技术方案。

本篇聚焦资产管理的底层能力构建，围绕“全周期覆盖、细节化治理、高效化测绘”三大核心，形成资产管理的立体化支撑体系，并为后续风险分析、治理决策提供高可信数据支撑。

资产全流程穿透式管理场景

01. 场景介绍

网络资产全生命周期动态实时监测管理涵盖资产从规划、采购、部署、运维到退役的完整过程，通过数字化手段实现资产状态的实时监控、资源优化配置及风险闭环管理，确保资产高效、安全、合规地为业务赋能。

02. 业务痛点

企业常面临资产信息分散（如台账不全、数据孤岛）、流程割裂（采购与运维脱节）、资源浪费（闲置资产未回收）、安全漏洞（未知资产暴露攻击面）及合规风险（如未及时处置退役设备）等问题，导致资产利用率低、运维成本高、安全威胁频发。

03. 解决方案

产品基于AOP相关技术，对资产从采集、加工、处理、归档、退役等全生命周期过程状态实时监测，针对突发事件的故障资产实时感知，及时推送消息至手机移动端设备。

资产指纹精细化治理场景

01. 场景介绍

资产指纹优化、分类识别、数据富化等数据治理场景通过对资产指纹（服务、端口、组件名、版本号等）信息处理分析，配置资产稽核检查规则，提高资产信息质量，修正资产分类信息，以自动化标签方式及数据富化方式补全资产更多维度信息。资产指纹信息精细化管理，基于指纹特征智能化识别并分类资产。释放人工维护资产信息工作量，降本增效。

02. 业务痛点

▪ 资产信息维度特征不全，例如一些重要字段值为空

▪ 资产人工修改分类及名称信息工作量较大

▪ 资产主责任人信息缺失

03. 解决方案

产品通过资产指纹特征提取技术、指纹数据治理及质量稽查技术、指纹特征AI智能分类技术，结合CPE标准库，持续构建高质量精细化的资产指纹集，主要包括资产指纹采集、任务调度、指纹映射、指纹稽查、指纹标签分类等功能。

主被动混合模式资产测绘场景

01. 场景介绍

基于被动流量方式的资产探测模式，通过网络流量全量分析，实现对未知/未登记资产（IP、API）的主动发现、动态测绘和攻击面收敛，构建以实时性、自动化、细粒度为核心的资产安全管理体系。通过接入管理流量探针设备，从流量探针设备提取资产及资产指纹信息，从网络流量会话日志（如NetFlow、全流量镜像、HTTP代理日志、API网关日志等）中提取资产信息。

02. 业务痛点 

业务痛点主要包括四个方面

03. 解决方案

产品支持主动restApi方式采集多个安全设备，也支持被动接收Syslog的流量等设备日志信息中提取资产风险信息，通过在线ETL资产数据处理，完成资产采集，清洗、映射、转换、存储入库。

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