自边界接入平台规模化建设以来，省、市、区县各级边界链路、设备与业务持续增多，网络边界承载的安全压力不断加大。当前边界管理普遍面临资产管理低效、异常事件定位滞后、违规行为难以发现、跨网跨级协同管控困难等实战痛点。
与此同时，科信局印发相关方案，明确要求推进网络边界平台集中监管，目标建成部、省、市三级联动监管体系，实现边界状态实时监测、全网可视化管控，规范边界审批与建设流程。在此政策与实战双重需求驱动下，亟需一套边界集中监管系统，补齐现有边界安全监管短板，全面提升网络边界风险感知与规范化治理能力。
边界集中管控平台依托大数据与人工智能技术，面向网络边界安全治理场景，响应边界平台集中监管相关政策要求，解决边界资产管理困难、异常定位滞后、违规行为隐蔽、跨网跨级管控复杂等实战痛点。平台具备跨网域、上下级异构边界统一管控能力，可自动摸清边界资产底数，持续监测链路业务运行状态，精准识别违规协议传输、私建通道、数据透传、敏感信息外泄等风险，提供安全告警与闭环处置能力，实现全网边界可视化、规范化集中监管，筑牢公安网络边界安全防线。
构建可视化资产台账，依托主动探测手段快速盘点边界各类资产，通过智能学习机制优化识别效果，有效减少资产漏报、错报问题。
实时识别链路、业务、设备运行异常，监测流量中断与流量波动情况，提前预判链路通而不畅隐患，保障跨网业务稳定持续运行。
采用动态加权算法开展风险评估，执行传输内容一致性校验，精准识别各类高危协议与违规行为，及时发现不合规跨网业务传输。
从多维度识别业务潜在风险，监测敏感数据外泄行为，支持主动与被动相结合的方式，精准发现私建链路、数据透传等隐蔽通道。
依托人工智能持续学习业务通信特征，构建自适应识别模型，高效匹配各类访问行为，降低人工运维压力，提升风险识别精准度
实现多网域、上下级异构边界链路一体化实时管控，校验上下行数据交互一致性，解决多级边界分散管理、台账不同步难题。
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