2.1 风险评估个人行为和场景数据信息
登陆凭证，身份证信息，真实身份管理权限
必须浏览的运用、插口、数据信息
浏览个人行为的语义信息内容，時间、地址、智能终端信息内容
获得的信息是不是包含高管理权限数据信息
API的等级分类、管理权限、敏感性
网络状态信息内容，里外网、是不是越墙、路由器信息内容、出现异常数据网络
被访问运用状态，資源提供者自身的安全性，重要性，可用性
访问者的机器设备状态，终端设备的系统软件状态、补丁包和电脑安全软件是不是健全、发动者程序流程自身安全性
2.2 风险性模块
即时的实体模型测算，能迅速精确的实现测算
算法学习，根据智能化的AI优化算法依据即时的行为表现和场景数据信息能自我学习，并可以动态性调节优化算法实体模型
2.3 实行对策
依据风险性模块测算的信赖风险性等级融合访问行为主体数据信息的管理权限等级，
对访问个人行为开展操纵，阻拦、容许访问可是审阅，
容许访问并改动可是一部分数据信息审阅，必须开展二次验证后才可以访问，
容许访问可是要财务审计其个人行为，容许访问可是对其访问开展报警、彻底容许访问。
3. 动态性风险评价全过程
3.1 原始给全部資源服务提供者设定資源级别，可以按运用、API、数据信息的脆弱水平设计方案不一样的级别
3.2 来访者原始浏览根据身份验证
依据验证方法，提供的凭据，可以明确原始信赖级别为5级，那麼来访者可以浏览5级及下面的自然资源和数据信息；
3.3 发生风险性来访者信赖级别降低
依据风险性模块不断的评定，发觉浏览风险性而且实时动态的下降了来访者的信赖评定未3级，那麼来访者只有浏览3级及下面的自然资源和数据信息，没法再度浏览5级的自然资源和数据信息；
3.4 来访者必须浏览高级数据信息和資源
现阶段用户等级不足浏览高级数据信息，必须保证一个能给予客户来提醒信赖级别的强验证方法，如根据一次面部识别来提高来访者信赖级别到7级，可以浏览更高級其他資源和数据信息；
3.5 来访者临时性浏览高级数据信息和資源
因为现阶段客户自身级别没法更新到超高级管理权限，可以根据别的高级客户或管理人员开展临时性受权，来临时性提高现阶段客户自身级别，可以临时性浏览超高级数据信息和資源，后面全自动降权可以更快的维护超高级数据信息和資源；
3.6 不断的动态评估调整信任级别
4. 风险评价实体模型
4.1 提前准备环节
根据比较敏感信息内容评定对系统个人隐私开展等级分类
根据悖论实体模型对网络攻击模型
4.2 风险分析
剖析网络攻击很有可能具有的拒绝服务攻击
对比较敏感信息内容做事先风险剖析，危害和敏感点
4.3 风险评估
因素分析法、逻辑分析法、历史比较法开展定性研究
在风险评价各过程的不确定性投射和没法定量分析开展定性分析
4.4 评定結果
依据优化算法建模和不一样统计分析方法，对每一次的网站访问个人行为开展研究后，得出一个对于此次浏览的安全风险
4.4 风险性处理
对策实行点，依据评定结论的安全风险，融合浏览資源的脆弱水平，依据对策来实行实际处理实际操作
5. 如何落地式
不断风险管控是零信任构架中一个十分核心的部件，也是较为前端的技术性，公司在执行前必须先确定本身的基本安全性是不是做的及时，在其中如下所示工作中是不是早已落地式：
早已有领先的节点维护服务平台，如防病毒，dlp，恶意程序检验，运行内存引入维护
早已加强了主要的 Windows 帐号管理工作中
早已拥有 IAM；（Identity and AccessManagement），即“身份核查与浏览管理方法”，具备单点登录、强劲的验证管理方法、根据战略的集中型受权和财务审计、动态性受权、公司可管理性等作用。）
早已有多要素系统软件，多种多样验证方法。
有了日常化的补丁管理
创建了备份数据/修复体制
规范化的网络服务器/云工作负荷安全性代理平台
有基础的安全意识培训；
统一的日志系统软件，能搜集各种各样系统软件，运用的日志，并有实力开展日志剖析
具有基础的互联网技术出入口界限安全防护工作能力，包含 URL 过虑工作能力。