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Automatically removes nodes and relationships that were not updated during the latest synchronization cycle.
Distinct from State Pruning: Distinct from State Pruning: focuses on synchronization-based data lifecycle management rather than disk space reclamation.
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Cartography est un framework de visualisation d'infrastructure et d'analyse de sécurité basé sur les graphes. Il ingère des données provenant de divers fournisseurs cloud, d'identité et de logiciels en tant que service (SaaS) pour modéliser des relations complexes entre les ressources, les utilisateurs et les résultats de sécurité au sein d'une base de données de graphes centralisée. En cartographiant ces interdépendances, la plateforme permet aux organisations d'obtenir une visibilité sur leur environnement et d'identifier les risques de sécurité potentiels via des requêtes de parcours de graphes. La plateforme se distingue par sa normalisation basée sur l'ontologie et sa corrélation d'entités multiplateforme, qui mappent des données hétérogènes provenant de sources multiples dans un modèle unifié et cohérent. Elle emploie des pipelines d'ingestion modulaires et un filtrage basé sur les schémas pour maintenir ce graphe, garantissant que les données d'infrastructure restent précises grâce à l'élagage automatisé des nœuds obsolètes basé sur l'état. Cette approche permet la découverte de chemins d'attaque complexes et de mauvaises configurations de sécurité qui s'étendent sur des systèmes disparates de cloud, d'appareils et de gestion des identités. Au-delà de la modélisation de base, le système fournit des capacités étendues pour l'inventaire des actifs, la gouvernance des identités et l'analyse de la chaîne d'approvisionnement logicielle. Il prend en charge un large éventail d'intégrations, incluant les ressources de calcul et de réseau cloud-native, la télémétrie de gestion des terminaux et les métadonnées du cycle de vie du développement. Les utilisateurs peuvent étendre les fonctionnalités de la plateforme en définissant des règles de sécurité personnalisées, en ajoutant des tâches d'analyse de données spécialisées ou en intégrant de nouvelles sources de renseignement via son framework modulaire. Le projet est implémenté en Python et fournit une documentation pour configurer les modules d'ingestion et définir des requêtes de graphes personnalisées.
Maintains data accuracy by automatically removing nodes and relationships that were not updated during the latest synchronization cycle.