傳統終端防護能力缺失問題

病毒查殺方式滯后：

 傳統基于病毒特征庫進行殺毒的方式效果面臨挑戰。一方面，新病毒的檢測查殺呈現被動、后知后覺的特點；另一方面，由于本地病毒特征庫有限，數量增加跟不上已知病毒樣本的變異速度，所以殺毒基本需依賴云查殺，這將導致隔離網絡環境下檢測能力驟降。

缺乏快速響應機制，響應速度慢：

文件隔離處置措施較為單一，威脅駐留時間長，對業務影響大。

未形成一體化防護，防護能力分散：

兼容性與普適性不達標，不同系統主機需采用不同的防護方案，導致管理維護工作量大。

終端檢測潛在的優勢

智能檢測，洞察威脅本質

 深信服EDR通過人工智能持續學習、自我進化能力實現無特征檢測，真正洞察威脅本質，能夠更有效的鑒定未知病毒。利用深度學習訓練數千維度的算法模型，多維度的檢測技術，應用高檢出率和低誤報率的算法模型，并使用線上海量大數據的運營分析，用特征訓練不斷完善算法。與此同時，輔以信譽庫加上行為分析、***特征等技術，構建完善的防御體系，預防、有效檢測。

終端檢測的一體化管理

 ***單位只有掌握了自身資產狀況，以及自身業務的安全狀況，才能從容不迫的應對風險。深信服EDR采用一體化統一管理方式應用，兼容不同終端/服務器形態、操作系統類型，全類型資產策略一體化，并輔以多層次威脅檢測、Web后門檢測、網絡檢測、攻擊檢測、基線合規檢測、熱點事件IOC檢測等手段，確保終端具備更為的防護能力，也使得每一臺終端上的資產信息更加清晰，便于管理。

配電終端非故障停電區的搜索方法及確認過程

1)由根節點開始依次向下游相鄰子節點發送停電區搜索指令。

 2)相關節點接收指令后，判斷是否滿足搜索停止條件，若不滿足則將指令向下游相鄰子節點轉發，以此類推，直至滿足搜索停止條件。

3)搜索停止條件為STU對應的開關為末端分支開關、聯絡開關、處于分閘狀態且不可操作的開關。

 1)信息返回確認從停止搜索的各節點即停電區域內各葉子節點開始，向父節點依次傳遞有無可用來進行供電***的電源點信息。

 2)中間節點接收所有子節點信息并進行判斷，然后將后代有無電源點信息向父節點發送，依次類推。另外，信息返回至分支點時，需在分支點處對各分支是否具備供電***條件進行標記。

 3)確認信息返回根節點后，由根節點進行區域類型判斷，若后代無電源點說明此區域不具備***條件，不再繼續進行供電***操作，否則進行第二步，確定實際可***供電的范圍。