OpenFEA分析性能卓越，使用简便，自发布以来，即受到大数据分析师的推祟，在各行各业广泛得到应用。
案例一：网络安全态势感知
网络安全态势感知，是基于OpenFEA技术，通过对影响网络安全的资产、漏洞、攻击、异常流量等因素进行大数据分析，使用户宏观、全局的了解网络的安全状况，动态把握特定环境下的网络风险演变过程。从而有效保障网络空间的安全，构筑“防护+监测”的全方位安全保障体系。
案例二：用户异常行为分析
用户异常行为分析（简称UBA），是以OpenFEA的机器学习算法为核心检测手段，通过对公安应用日志开展挖掘分析，快速而准确的定位出公安内网异常行为人员的一种分析模型。
UBA利用OpenFEA集群化加载目标用户原始行为数据，并对该数据进行深度分析、处理，从中发现并提取出能实际反映各目标用户行为的关键纬度数据信息，从而科学构建有效数据模型，再应用多种先进的机器学习算法对模型数据进行计算，最后通过可视化技术对数据模型进行固化、发布，从而实现模型的周期调度以及计算结果的按需动态展现与提取。
案例三：人物画像
人物画像，用于通过收集与分析用户应用日志，操作行为等主要信息数据之后，快速描绘出人员的标签属性。每组标签都有多维数据进行支撑，便于复查检验。通过人物画像，可以全面掌握人员工作动态与属性分类。
案例四：三角债闭环分析
三角债闭环分析，基于OpenFEA技术，收集及分析法院判决的经济类文书，经过挖掘处理后，可以快速识别出债权债务，并绘制多维度债权债务关系图谱。最终解决三角债、连环债等债权难题，为经济改革提供动力。
案例五：实时网站监测
实时网站检测，是在实时搜集全国各大新闻网站、电子商务、微博、论坛的基础上，运用OpenFEA技术，对舆情、恶意关键字、造成品牌危机的恶意评价、价格波动等信息进行重点监测，并以可视化图形秒级输出分析结果的同时，第一时间通过邮件、手机短信、微信等多种方式通知用户。1000个网站，数百条监测分析规则，5秒种即可收到监测通知。
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