基于多层次数据融合的网络安全态势分析方法研究
基于DS证据理论的多源网络安全数据融合模型
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言市场监管领域中业务平台每天经过的流量大、涉及的域名多，在网络安全的防护过程中日志系统和警报系统每天都会产生大量的数据，难以分析和预处理。
同时，当今网络活动相当复杂，无论是单个入侵检测系统工作，还是多个入侵检测系统配合都容易出现误报、漏报和重复报警的问题，对于市场监管系统复杂的网络情况，难以快速准确地识别网络安全风险。
为减轻市场监管领域网络安全防控压力，本文提出一种基于异构日志和警报源的安全数据融合算法，利用DS （Dempster⁃Shafer ）证据理论对攻击数据进行关联和融合，快速获取系统最关键的安全态势信息，辅助市场监管网络安全态势决策。
1 相关研究1.1 网络安全态势预测由于目前的网络环境复杂，网络安全形势非常严峻，并随着各个企业与部门对网络安全的关注程度不断基于DS 证据理论的多源网络安全数据融合模型黄智勇1，2， 林仁明2， 刘 宏2， 朱举异1， 李嘉坤1（1.电子科技大学 信息与软件工程学院， 四川 成都 610054；2.四川省市场监督管理局 信息中心， 四川 成都 610017）摘 要： 网络安全态势感知涉及大量的多源数据，其信息抽取难度高，是当前急需解决的问题。
文中结合现有的网络安全实践，针对流量传感器产生的数据，研究了基于DS 证据理论的多源网络安全数据融合方法。
该方法通过设计有效的融合模型，降低数据冗余性，实现关联性分析，并从时间、空间和事件等维度分析网络安全事件之间的关联性，形成关联后的融合数据，提高网络安全态势数据的有效性。
提出的融合模型不仅有效提取了关键信息，增强了网络安全态势数据的有效性，为网络安全监管提供了有力支持，而且在网络事件可能存在误报或漏报的情况下依然能够保持较高的有效性，具有重大的实际应用价值和推广意义。
基于大数据挖掘的网络安全态势分析与预警方法研究
基于大数据挖掘的网络安全态势分析与预警方法研究随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益凸显。
各种类型的恶意活动不断涌现，给国家安全和个人隐私带来了巨大的威胁。
因此，研究网络安全态势分析与预警方法显得尤为重要。
本文将介绍一种基于大数据挖掘的网络安全态势分析与预警方法，以提高网络安全的防护能力和应对能力。
一、引言网络安全态势分析与预警旨在通过分析网络环境中的数据，发现异常行为和威胁事件，及时预警并采取相应的措施进行应对。
传统的方法往往依赖人工的经验和分析，但面对日益复杂的网络安全威胁，传统方法已无法胜任这一重要任务。
而基于大数据挖掘的网络安全态势分析和预警方法，可以通过挖掘庞大的网络数据，识别潜在的威胁，为网络安全提供全方位的保障。
二、大数据挖掘在网络安全态势分析中的应用1. 数据收集与存储大数据挖掘依赖于庞大、多样化的数据集。
在网络安全领域，从各种网络设备、服务器以及安全监测系统中获取数据是首要任务。
数据的收集需要具备高效的采集技术和强大的存储能力，以确保数据的完整性和可用性。
2. 数据预处理在进行大数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理，以去除不必要的噪声和冗余信息，提高挖掘效果。
在网络安全领域，预处理的任务包括数据去重、数据清洗和异常数据剔除等。
只有经过预处理的数据才能保证挖掘结果的准确性和可靠性。
3. 特征提取与分析通过对预处理后的数据进行特征提取和分析，可以揭示出潜在的网络安全威胁。
针对网络安全领域的特点，可以提取出与安全事件相关的特征，如IP地址、通信协议、流量大小等。
通过对这些特征进行分析，可以获得网络安全事件的关联规则和趋势，为进一步的预警提供依据。
4. 威胁检测与预警基于特征提取和分析的结果，可以构建相应的威胁检测模型，并利用大数据挖掘的方法进行威胁预警。
通过监测网络的实时数据流量和行为，及时识别出异常行为，并发出预警信号。
同时，还可以通过对历史数据的分析，预测未来可能出现的网络安全威胁，以提前作出应对措施。
基于大数据的网络安全态势感知模型研究
基于大数据的网络安全态势感知模型研究随着互联网的快速发展，网络安全问题越来越严重，威胁着人们的生命财产安全。
针对这种情况，基于大数据的网络安全态势感知模型应运而生。
本文将介绍该模型的研究和应用。
一、大数据的背景和意义大数据指的是规模、速度或者复杂度等方面超过传统数据处理能力的数据集合。
大数据的背景包括网络、移动设备、物联网等新兴技术的发展。
它对于社会生产、人类生活和国家安全等方面的影响越来越大。
大数据的背景下，数据管理、数据分析和数据挖掘等技术得到了广泛的应用。
二、网络安全态势感知模型的研究网络安全态势感知模型是一种基于大数据的网络安全防护技术。
它主要通过网络流量、日志信息以及主机信息等多种数据源，实现对网络的全方位监控和信息收集。
通过对这些数据进行处理，可以实时掌握网络的安全态势，及时发现和解决网络安全问题。
网络安全态势感知模型研究过程中主要需要解决的问题有两个，第一个是如何从大量的网络数据中筛选出有价值的信息，第二个是如何将这些信息实时呈现。
为了解决这些问题，研究人员采用了多种技术手段。
例如，可以通过机器学习算法分析数据，实现对网络攻击行为的自动识别；还可以通过数据可视化技术将数据呈现为图表形式，帮助安全人员快速了解网络的状态。
此外还可以利用深度学习、自然语言处理等技术实现对网络攻击的智能感知和相应策略的制定。
三、应用与展望网络安全态势感知模型已经应用于很多网络安全防御系统之中，并取得了出色的效果。
它可以帮助企业组织实现网络的快速响应和有效防御，提高信息安全保障能力。
未来，随着技术的不断发展和应用场景的不断丰富，网络安全态势感知模型还将发挥更加重要的作用。
总之，基于大数据的网络安全态势感知模型是网络安全的一种新兴技术。
它通过对大量数据源的收集和处理，实现对网络的实时监控和攻击检测。
未来，这一技术将会在实践中面临很多挑战，但也必将得到更好的应用和发展。
层次化网络信息内容安全事件态势评估模型
层次化网络信息内容安全事件态势评估模型随着计算机技术的迅速发展和网络交互的普及，网络信息内容安全已越来越受到关注，并且可能引发复杂、系统性的非常重要的安全性事件。
为了有效地分析网络信息内容安全事件的态势，本文提出了一种基于层次分析法和模糊评价法的网络信息内容安全事件态势评
估模型。
本文首先总结了网络信息内容安全的基本概念，包括挑战和保护的概述，安全事件的分类标准，主要安全问题的总结，以及现有安全防护技术的概述。
随后，本文介绍了层次分析法的基本原理，以及层次分析法的网络信息内容安全事件态势评估模型的构建和运行流程，包括模糊思维模型、层次分析矩阵、安全事件评价值指标、安全事件综合评价结果等。
还介绍了实际应用中层次分析法的网络信息内容安全事件态势评估模型的运行过程，从而有效评估安全态势。
此外，本文研究了该模型在临床实践中的应用，以及该模型在提高网络信息内容安全态势评估结果的可靠性和准确性的方面的重要
价值。
本文的研究结果表明，层次分析法和模糊评价法是一种有效的网络信息内容安全事件态势评估模型，可以有效提高网络信息内容安全态势评估结果的可靠性和准确性，并在临床实践中得到了广泛的应用。
总而言之，层次分析法和模糊评价法是一种有效的网络信息内容安全事件态势评估模型，能够有效评估安全态势，可以有效提高网络信息内容安全态势评估结果的可靠性和准确性。
层次分析法和模糊评
价法不仅能够提供有效的网络信息内容安全态势评估，而且可以为网络安全事件的预防、响应和解决提供有价值的参考。
因此，未来有必要将层次分析法和模糊评价法应用于网络信息内容安全态势评估，以提高安全态势评估的可靠性和准确性。
网络安全中的态势感知及攻击溯源技术研究
网络安全中的态势感知及攻击溯源技术研究随着互联网的迅速发展，网络安全问题日益突出。
针对网络安全风险的增加，人们开始关注网络中的态势感知和攻击溯源技术。
本文将就这一主题展开研究，探讨网络安全中的态势感知以及攻击溯源技术的研究现状和未来发展趋势。
一、态势感知技术的研究态势感知是指通过对网络中数据流动、设备状态和用户行为等信息的分析，对网络安全态势进行监测和评估。
它可以帮助网络管理员及时发现、防范和应对潜在的网络安全威胁。
目前，研究者们主要从以下几个方面进行态势感知技术的研究。
1. 数据采集和处理技术在网络环境中，大量的数据从各个节点上产生，如何高效收集和处理这些数据是态势感知的关键。
现有的数据采集技术主要包括流量分析、日志记录和传感器技术等。
对于采集到的数据，需要进行预处理和清洗，以便更好地分析和利用这些数据。
2. 数据分析和可视化技术在收集到数据之后，需要通过数据分析和可视化技术来挖掘其中的安全威胁。
数据分析涉及到机器学习、数据挖掘和统计分析等方法，可以帮助发现异常行为和潜在的攻击。
可视化技术可以将大量的数据以图表、柱状图等形式展示出来，使网络管理员能够更直观地了解网络环境的安全态势。
3. 威胁评估和响应技术威胁评估是指对网络中存在的威胁进行评估和分级，以便网络管理员能够根据威胁的严重程度制定相应的应对策略。
目前，常用的威胁评估方法包括基于规则的评估和基于机器学习的评估。
响应技术则是根据威胁评估的结果来采取相应的措施，如阻断攻击流量、隔离受感染主机等。
二、攻击溯源技术的研究攻击溯源技术是指通过网络数据的收集和分析，追踪和揭示网络攻击者的身份和来源。
攻击溯源技术对于网络安全的维护和网络犯罪的打击具有重要意义。
以下是攻击溯源技术的主要研究方向。
1. IP地址追踪技术IP地址是网络中不可或缺的元素，通过追踪攻击来源的IP地址，可以大致确定攻击者的地理位置。
IP地址追踪技术的研究主要集中在如何准确地定位IP地址，并通过与相关部门的合作追踪攻击者的身份。
网络安全态势感知技术的研究与应用
网络安全态势感知技术的研究与应用近年来，随着互联网的不断发展，网络安全问题越来越受到重视。
网络攻击手段日新月异，黑客攻击、病毒传播等问题频频发生，对个人和企业的数据安全带来了巨大的威胁。
因此，研究和应用网络安全态势感知技术已成为当务之急。
一、网络安全态势感知技术的定义和作用网络安全态势感知技术是指通过对网络环境的分析和监测，获取网络设备和应用系统的运行状态，从而实现及时发现、分析、判断和响应网络安全威胁的技术。
它的作用在于实现对网络安全威胁的预警和防范，及时控制网络风险，确保网络安全可靠运行。
二、网络安全态势感知技术的研究方向1. 网络风险分析技术的研究网络风险分析技术是网络安全态势感知技术的核心研究方向之一。
它是指通过对网络数据的采集和分析，实现对网络威胁的评估和风险的预警。
网络风险分析技术需要从网络资源的安全性、网络环境的安全性和网络数据的安全性三个方面入手，通过多种方法和技术手段，对网络的安全威胁进行评估和预警，提高网络安全性能。
2. 基于大数据的网络安全态势感知技术网络安全态势感知技术的另一个研究方向是基于大数据的网络安全态势感知技术。
它利用大数据技术从海量数据中获取网络攻击信息，进行数据挖掘和预测分析，能够快速发现网络异常行为，及时预警网络威胁，提高网络安全性能。
3. 云安全态势感知技术云安全常态监测技术是云计算安全领域中的一项重要技术。
它通过对云计算系统运行日志、用户操作日志等数据进行分析，寻找异常行为，预警云计算风险。
云安全态势感知技术实现了对云计算环境的实时监控，加强了云计算的安全性。
三、网络安全态势感知技术的应用场景1. 企业信息安全企业信息化水平日益提高，企业面临的网络威胁也越来越多。
网络安全态势感知技术可以应用于企业信息安全中，实现网络威胁的监测和预警，保护企业敏感信息的安全性。
2. 电子商务安全随着电子商务的迅速发展，电子商务安全问题日益严重。
网络安全态势感知技术可以应用于电子商务的安全监测中，实时发现和预警网上交易中的网络安全威胁。
基于多源信息融合的安全事件预警模型研究
基于多源信息融合的安全事件预警模型研究在当今社会，随着网络和信息技术的快速发展，社会经济活动和人们的生活越来越依赖于信息通信技术。
然而，这也给信息安全带来了严峻的挑战。
越来越多的安全事件严重影响了网络和信息系统的稳定运行，给个人、企业和国家带来了严重的损失。
因此，如何及时发现和预警安全事件，成为了信息安全领域的一个重要研究课题。
多源信息融合是一种将来自不同信息源的信息融合起来，形成有用的信息的技术手段。
在信息安全预警中，可以通过多源信息融合，从不同角度、不同层面获得信息，提高安全事件的检测率和准确率。
本文将探讨基于多源信息融合的安全事件预警模型研究，从多个角度探讨如何利用多源信息融合技术实现安全事件预警。
一、多源信息融合的概念多源信息融合是指将来自不同信息源的信息，通过计算机技术手段进行融合，生成具有更高价值和更准确的信息的过程。
多源信息融合可以通过数据挖掘、机器学习、人工智能等技术手段实现。
二、基于多源信息融合的安全事件预警模型基于多源信息融合的安全事件预警模型，可以通过结合各种信息源，从多个角度对安全事件进行全面的检测和预警。
其基本流程如下：数据采集：通过各种数据采集源，如网络流量监测、系统日志记录、安全设备信息等，收集来自不同系统、不同网络分享的信息。
数据预处理：对采集到的数据进行预处理，如数据清洗、格式转换、数据缺失值处理等，确保后续处理的数据质量。
特征提取：从预处理后的数据中提取安全事件特征，如异常数据流量、特定协议的流量增加等，通过特征提取，可以帮助进一步识别安全事件。
多源信息融合：将从不同数据来源中提取的特征进行汇总，通过多源信息融合技术，产生整个系统的安全事件预警。
安全事件预警：根据预测模型，对多源信息融合后的数据进行监测，确认是否存在安全事件，如果发现异常情况，则进行及时的安全事件预警。
通过以上流程，我们可以看到，基于多源信息融合的安全事件预警模型是将多个数据源汇聚起来，贯穿了整个数据特征提取、特征融合、预警模型搭建的全过程，它极大地提高了安全事件的检测能力和准确率，并且可以对多种攻击手段进行预警。
基于大数据的网络安全态势感知技术研究
基于大数据的网络安全态势感知技术研究随着互联网的迅猛发展，网络安全问题日益突出。
网络攻击和数据泄露频频发生，给个人隐私、国家安全带来了极大的威胁。
为了更好地保障网络安全，研究人员提出了基于大数据的网络安全态势感知技术。
本文将对这一技术进行深入探讨，介绍其原理、应用及未来发展。
一、技术原理1.大数据技术大数据技术是指对海量、高维、多样的数据进行采集、存储、管理、处理和分析的技术。
在网络安全领域，大数据技术可以帮助收集和分析各种网络数据，发现和预防各种威胁和攻击。
2.网络安全态势感知网络安全态势感知是指对网络安全环境进行实时监测和分析，及时掌握网络安全态势变化的能力。
通过网络安全态势感知技术，可以及时发现网络威胁和攻击，提前预警并采取相应的应对措施。
3.技术融合基于大数据的网络安全态势感知技术将大数据技术和网络安全态势感知技术相结合，利用大数据技术对海量网络数据进行采集和分析，实现对网络安全态势的全面感知和预警。
二、技术应用3.安全管理基于大数据的网络安全态势感知技术还可以对网络安全态势进行全面的管理。
通过对网络数据的分析，系统可以帮助管理员了解网络的安全状况，发现潜在的安全隐患，从而制定相应的安全策略和措施。
三、技术发展1.智能化未来，基于大数据的网络安全态势感知技术将更加智能化，通过引入人工智能和机器学习技术，实现对网络安全态势的自动感知和分析，提高对网络威胁和攻击的识别能力。
2.实时化随着网络攻击手段的不断更新和演变，网络安全态势感知需要做到更加实时化，及时发现和响应新型的网络威胁和攻击，提高网络安全防护的效率和及时性。
3.可视化基于大数据的网络安全态势感知技术还将趋向于可视化，通过可视化的界面和图表，直观地展示网络的安全状况、威胁分布情况等，帮助管理员更加直观地了解网络安全态势。
通过对基于大数据的网络安全态势感知技术的研究和应用，可以更好地保障网络安全，提高网络安全的防护能力和及时应对能力。
基于大数据的网络安全态势感知技术研究
基于大数据的网络安全态势感知技术研究摘要：随着社会的快速发展，在20世纪末,Bass提出了网络中态势运行感知概念,这是网络安全概念与安全态势信息感知系统概念的复合概念,简称为网络安全态势感知,起初被应用于航空领域的交通安全监管,经过推广被应用到了网络安全管理方面。
网络安全态势感知主要是以网络、网络中的安全监控设备与设备之间的日志、预告警作为基础,对网络系统进行实时动态化的综合分析,旨在解决网络安全问题。
实践经验表明,网络安全态势感知系统通过模型方式搭建完成后,可以借助分布式网络入侵数据检测、数据相互融合分析的联合方式,对网络安全开展有效的态势综合评估。
目前,人们在实际应用中增加了观察黑客网络攻击事件足迹、SSARE检测工具以及机器学习算法等,由此形成了多种适用广泛、适配性较高的态势感知技术。
关键词：大数据；网络安全态势；感知技术；研究引言近几年，互联网的应用规模和涉及领域大规模增大，已经被广泛应用在科技、经济、社会等各个领域，其全局性地位和基础性作用也日益增强。
网络被大规模应用的同时，各类漏洞问题也逐渐凸显，例如木马、蠕虫、病毒、黑客入侵，还有越来越多的新型感染攻击不断涌现，例如僵尸网络、代码注入等等，给相关机构带来了巨大损失。
现阶段的常用安全防御体系以单点防御为主，各个防御措施不能有效地进行协助，往往出现报警信息量大、虚警数量多情况，使得生成的安全态势信息有效性低，相关人员不能根据感知信息，快速地做出相应的防御措施。
因此通过智能化的事件分析和全面安全管理，将网络中的每一个安全组件集成到一个高度协作的无缝安全体系中，逐渐成为网络安全研究的发展趋势。
1大数据时代网络安全管理重要性1.1有利于促进各行业发展在大数据时代，网络安全与各方面的发展息息相关，任何行业都需要借助网络技术来推动发展。
因此，网络安全维护和管理对各行各业的发展均非常重要，如果网络维护和管理质量得到有效提高，整个社会将会得到极大程度的发展，同时也可以让网络的使用环境变得更加健康，提高各行业的运营效率。
基于多源数据融合的网络安全态势感知系统研究
基于多源数据融合的网络安全态势感知系统研究近年来，随着人工智能、大数据等技术的发展，网络安全威胁日益复杂和多样化，对于网络安全态势的全面掌握和及时反应显得尤为重要。
基于多源数据融合的网络安全态势感知系统应运而生，成为了当前网络安全领域的研究热点。
一、多源数据融合的概念与原理多源数据融合，简单地说就是将来自不同源头的数据进行聚合，得到更加全面、准确、可信的信息。
在网络安全领域中，多源数据融合的核心在于将来自不同网络节点、不同设备、不同安全产品的日志数据进行融合，从而获取全面的网络安全态势信息。
多源数据融合的实现需要借助大数据分析技术和人工智能算法，先将原始数据进行清洗、预处理、统一格式转化等，然后再采用各种数据挖掘、机器学习等算法进行聚合和分析。
这样可以实现不同设备、不同系统、不同网络节点的信息交互，更加全面、准确地把握网络安全情况。
二、多源数据融合技术的应用多源数据融合技术在网络安全领域的应用十分广泛，能够有效地提升网络安全防御的能力，及早发现网络威胁，保障网络安全。
1、网络入侵检测多源数据融合技术可以集成不同种类的入侵检测系统，从不同方面进行入侵检测。
可以从网络流量、漏洞信息、系统行为等多个角度进行分析和检测，最大限度地发现网络攻击行为。
2、网络威胁侦测利用多源数据融合所得的全面信息，可以预测潜在的网络安全威胁，并及时采取相应的措施进行预防。
例如，将来自不同安全设备的日志聚合分析，发现异常行为或攻击迹象，及时告警，增强对网络威胁的防御。
3、网络风险评估通过多源数据融合技术，可以对网络的安全状况进行全面评估，从而及时采取相应的措施进行修复完善。
同时，为了能够更好的保障网络的安全，需要建立完善的网络安全管理体系，对网络资产和系统进行分类管理，实现全方位的风险管理。
三、多源数据融合技术的优缺点多源数据融合依赖于人工智能、大数据等技术，带来了许多优势，但同时也存在着不可避免的缺陷。
优点1、全面性多源数据融合技术在整个安全装备结构中扮演着一个重要的角色，可以整合各种不同、异构的安全设备，使得对于网络安全防御达到全面覆盖以及全局把握的效果。
基于多元统计分析的网络安全态势感知技术研究
基于多元统计分析的网络安全态势感知技术研究网络安全是当今互联网时代中最重要的问题之一。
随着网络环境不断发展，网络攻击的手段也不断升级，各种形式的网络安全威胁和攻击在不断出现。
为了保障网络安全，研究网络安全态势感知技术已成为亟待解决的问题。
本文将论述基于多元统计分析的网络安全态势感知技术研究。
一、网络安全态势感知的重要性网络安全态势感知技术是指通过对网络环境中的数据、流量、设备、用户等进行实时监测和分析，依据一定的算法和模型来快速发现网络安全威胁，并及时采取防御措施，保障网络安全。
在网络环境不断复杂化的情况下，传统的安全技术已经不能完全满足日益增长的安全需求。
而网络安全态势感知技术则具有实时性强、全局性强、响应速度快等优点，能够更加有效地提升网络安全的防御能力。
因此，网络安全态势感知技术的研究及应用具有重要意义。
二、基于多元统计分析的网络安全态势感知技术网络安全态势感知技术的本质是分析网络数据，从中识别出异常行为。
而多元统计分析则是一种从多个变量入手，分析其变化规律和相互关系的分析方法。
基于多元统计分析的网络安全态势感知技术主要包括以下几个方面：1、特征提取多元统计分析需要明确指定变量。
而网络中的数据量相当庞大，包含大量冗余信息。
因此，做好特征提取是实现多元统计分析的前提。
常见的特征包括流量分布、数据包大小等。
2、模型选择多元统计分析需要选择合适的统计模型进行分析。
常见的模型包括聚类、主成分分析等。
根据网络环境的特殊性，需选用适合网络数据特征的统计模型进行分析。
3、异常检测由于网络攻击具有隐蔽性，许多攻击可能无法直接检测到，因此需要采用异常检测的方式来发现安全威胁。
通过多元统计分析可以定义网络的正常行为，当网络出现异常时便可以及时发现并作出相应的响应措施。
三、实践案例基于多元统计分析的网络安全态势感知技术已经得到了广泛的应用。
在研究过程中，我们采用了主成分分析模型对网络流量进行分析。
通过该模型，我们可以对网络数据的流量进行降维处理，使得分析结果更清晰明了。
网络空间安全态势感知技术研究
网络空间安全态势感知技术研究一、引言随着信息技术的快速发展，网络空间已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
同时，网络空间也面临着日益严峻的安全挑战，各种网络安全威胁不断涌现，如黑客攻击、病毒木马、网络钓鱼等。
因此，网络空间安全态势感知技术的研究显得尤为重要。
二、网络空间安全态势感知技术概述网络空间安全态势感知技术是指通过分析网络空间信息，抽取有价值的特征信息，融合多种数据来源，并利用数据挖掘、机器学习等技术，从而对网络空间安全态势进行感知和预测的一种技术。
具体来说，网络空间安全态势感知技术的主要任务包括以下几个方面：1、实时监测网络空间的安全态势。
2、及时识别网络威胁与攻击行为。
3、分析网络威胁与攻击行为的特征，为对策制定提供科学依据。
4、对网络安全态势进行预测和预警，提早采取对策措施。
5、实施网络威胁和攻击行为的行为特征记录和分析。
三、网络空间安全态势感知技术的发展现状网络空间安全态势感知技术的发展可以追溯到20世纪80年代。
随着网络技术的不断发展和普及，网络空间安全态势感知技术也不断得到完善和发展。
目前，网络空间安全态势感知技术主要应用在以下几个方面：1、网络安全态势监测：通过对网络流量的实时监测和分析，及时发现和识别网络中的攻击行为和威胁。
2、网络空间安全态势预测：通过分析历史数据和趋势，预测未来网络空间的安全态势，以提前采取有效对策措施。
3、网络空间实时态势感知: 通过实时感知网络空间中的事件和行为，及时发现异常情况和威胁，预警并采取对策措施。
四、网络空间安全态势感知技术的研究应用网络空间安全态势感知技术的研究已经在系统安全、信息安全、网络安全等领域得到广泛应用。
具体应用如下：1、军事领域：对军事网络进行实时安全监测和预测，保障军队信息的安全。
2、金融领域：对金融机构的网络进行实时监测和预测，防范各种网络攻击。
3、政府和企业领域：网络空间安全态势感知技术能够帮助政府和企业对自身网络进行全面监测、分析和预测，并提前采取安全措施，保障企业和政府的信息安全。
多层次关联网络模型在社会网络分析中的应用研究
多层次关联网络模型在社会网络分析中的应用研究随着社交媒体、在线社区和智能手机应用的普及，社会网络的规模和复杂性不断增加。
社交网络用户之间的联系复杂多样，大量的信息和数据不断产生。
因此，如何有效地分析和理解社交网络对于我们更好地理解和应对社会、政治和经济等方面的问题具有至关重要的意义。
在这种情况下，多层次关联网络模型在社会网络分析中的应用越来越受到关注。
多层次关联网络模型是指一种包含多个层次和维度的网络模型，可以用来描述多个关系和因素之间的相互影响和依赖关系。
相比于传统的社会网络模型，多层次关联网络模型能够更好地反映现实社会网络中的多样性和异质性。
在研究社会网络时，我们可以使用多层次关联网络模型来探究不同社交网络中的关系和联系。
例如，在研究互联网社区时，我们可以将用户之间的联系划分为不同的维度，例如传统社会关系、兴趣爱好、个人价值观等。
这些不同的维度可以用不同的网络层来表示，通过这种方式，我们可以更好地理解和分析互联网社区中用户之间的社交关系以及社区的发展和演化规律。
多层次关联网络模型还可以用来研究社会网络中的信息传播和影响机制。
例如，在分析社交媒体数据时，我们可以将用户之间的信息传播和影响关系划分为不同的维度，例如信息主题、传播路径、用户特征等。
通过这些不同的维度，我们可以构建多层次关联网络模型来分析不同主题和用户之间的影响机制，进而改进信息传播策略和营销方法。
除此之外，多层次关联网络模型还可以用来探究社会网络中的群体行为和演化规律。
在研究社会网络中群体行为时，我们可以将不同的群体和组织划分为不同的网络层，分析不同群体之间的合作、竞争、冲突等行为。
同时，我们还可以通过多层次关联网络模型来分析群体演化的规律以及影响群体演化的因素。
在社会网络分析中，多层次关联网络模型是一种非常有潜力和实用价值的研究方法。
通过搭建多维度、多层次的关联网络模型，我们可以更好地理解和探究社会网络中的联系和关系，为社会网络的管理和应用提供更加有效的支持和指导。
基于深度学习方法的网络安全态势感知技术研究
基于深度学习方法的网络安全态势感知技术研究一、引言随着互联网和信息技术的迅速发展，网络安全问题日益凸显。
网络安全态势感知技术是保障网络安全的重要手段之一。
基于深度学习的网络安全态势感知技术，由于其自动化、实时性、准确性等特点，成为当前研究的热点。
二、深度学习原理深度学习是一种人工智能技术，基于神经网络模型，可以自动学习并提取高维特征。
其核心是多层神经网络，通过多层网络层次化地学习特征，从而实现物体识别、情感分析、自动驾驶等任务。
三、深度学习在网络安全中的应用1. 基于深度学习的入侵检测传统入侵检测系统采用规则或者基于统计的方法进行检测，无法适应复杂多变的攻击手段。
而基于深度学习的入侵检测系统可通过学习网络流量特征来识别异常流量，能够实现较高的检测准确率和检测速度。
2. 基于深度学习的恶意代码检测基于深度学习的恶意代码检测，通过学习恶意代码的特征，结合大数据分析，可以有效地识别新型恶意代码。
同时，由于深度学习模型的自适应性和泛化能力，其检测效果相比传统方法更加准确和全面。
3. 基于深度学习的威胁情报分析基于深度学习的威胁情报分析，可以通过自动学习网络上的大量信息，提取高维度特征，分析不同来源的情报信息，从而提高威胁情报的可信度和准确性，并对未来可能的攻击作出预测，有多方面应用前景。
四、网络安全态势感知技术网络安全态势感知技术是一种持续监测、及时发现和分析网络安全事件的技术。
其目的是实时掌握网络安全状态，了解安全威胁，并及时采取相应的防御措施。
基于深度学习的网络安全态势感知技术，在网络安全态势分析、攻击检测、攻击响应及预测等方面具有广泛的应用，已成为网络安全防御的重要手段之一。
其主要优势包括：1. 能够快速有效地对威胁进行分析和预测2. 能够自动学习特征，适应不断变化的网络环境3. 能够提供全面的攻击检测、情报分析和响应方案五、国内外研究现状及发展方向目前，国内外在基于深度学习的网络安全态势感知技术研究方面已取得了一定的成果。
网络安全态势感知综述
网络安全态势感知综述
近年来，网络攻击事件层出不穷，对网络安全带来了巨大挑战，因此网络安全态势感
知越来越受到关注。
网络安全态势感知是指通过对网络安全威胁、漏洞和攻击行为及其规
律进行分析和研究，获得及时、准确的网络安全状态信息，以便采取必要的安全防护措施。
尽管网络安全态势感知在理论上显得十分重要，但在实际应用中面临着许多挑战。
首先，网络攻击的方式不断变化，难以及时掌握最新的攻击手法。
其次，网络规模越来越大，网络流量的实时处理成为了一个巨大的挑战。
最后，网络中存在许多威胁，如间谍软件、
恶意软件和木马病毒等等，这些威胁难以被发现和识别。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，主要包括以下几种。
一是基于机器学习的网络安全态势感知。
该方法基于大量的网络流量数据和攻击行为
数据训练模型，将数据集分成攻击和正常流量两类，利用机器学习算法对其进行分类。
因
为这种方法可以快速地识别新的攻击形式，所以是当前最常用的网络安全态势感知技术之一。
二是基于流量分析的网络安全态势感知。
该方法主要是对网络中的流量进行分析，因
为大多数攻击行为都是基于网络流量实现的，从而可以检测到异常的流量行为。
该方法的
优势在于，可以对异常流量进行筛选和标记，进而对其进行封锁。
三是基于漏洞扫描的网络安全态势感知。
该方法主要是利用漏洞扫描工具快速扫描局
域网或互联网中的主机和服务，发现可能存在的漏洞和威胁，从而做到及时预防和防范。
总之，网络安全态势感知是网络安全的重要一环，需要我们加大研究力度，不断更新
技术，提高预防漏洞和攻击的能力。
网络信息安全论文选题与题目
The man who has made up his mind to win will never say .同学互助一起进步（页眉可删）网络信息安全论文选题与题目信息安全技术论文题目1、城轨信号系统信息安全技术方案研究2、探讨计算机信息安全技术及防护方法3、依托大数据构建信息安全技术保障体系4、大数据背景下企业网络信息安全技术体系的构建5、基于云计算环境下的网络信息安全技术6、计算机网络信息安全技术及发展7、计算机网络信息安全技术及发展8、茶叶网站信息安全技术应用机制分析9、计算机信息安全技术及防护的思考10、网络信息安全技术管理下的计算机应用11、移动办公终端信息安全技术研究12、计算机信息安全技术及防护13、信息安全技术措施14、网络信息安全技术管理下的计算机应用15、浅谈网络信息安全技术及其发展趋势16、网络与信息安全技术的重要性及发展前景17、计算机网络信息安全技术对高中生自我教育的效果18、石油化工行业工业控制系统信息安全技术综述19、经管类应用型院校信息安全技术课程改革研究20、计算机信息安全技术及防护措施21、信息安全技术与信息安全保密管理探讨22、浅谈网络信息安全技术管理的计算机应用23、浅论电子科技企业信息安全技术24、智能燃气表防范爆炸风险技术和信息安全技术25、网络信息安全技术在高校信息化建设中的应用26、面向智能网络的信息安全技术研发与实践27、计算机信息安全技术及防护方法28、信息安全技术在工程项目管理中的应用29、云计算环境下网络信息安全技术研究30、基于网络信息安全技术管理的计算机应用31、我国中小企业电子信息安全技术问题及解决方案32、大数据环境下计算机信息安全技术研究33、高职院校计算机信息安全技术的研究34、基于信息安全技术的移动警务通系统设计35、大数据环境下计算机信息安全技术研究36、对电子信息安全技术PKI的认识及研究37、计算机信息安全技术风险及防护38、基于DNA分子的信息安全技术研究39、移动通信信息安全技术探讨40、基于云计算环境下的网络信息安全技术发展研究41、菲尼克斯电气工业信息安全技术初探42、云计算环境下网络信息安全技术43、基于网络信息安全技术管理的计算机应用研究44、试论基于大数据环境下的计算机信息安全技术45、网络信息安全技术的研究与实现46、云计算视域下计算机网络信息安全技术研究47、基于大数据的企业网络信息安全技术研究48、云计算环境下网络信息安全技术发展研究49、基于网络信息安全技术管理的计算机应用初探50、基于大数据背景下企业网络信息安全技术体系分析51、云计算与大数据背景下的信息安全技术研究与实践52、公司信息化中的信息安全技术研究53、计算机信息安全技术及防护分析54、计算机网络信息安全技术及其发展趋势55、通信保密和信息安全技术研究56、计算机网络信息安全技术及其发展——以学生视角为例57、试析信息安全技术在电子商务中的应用58、信息安全技术的研究59、探析计算机网络信息安全技术及发展趋势60、物联网信息安全技术探究网络安全的毕业论文题目。
多源网络安全日志数据融合与可视分析方法研究
多源网络安全日志数据融合与可视分析方法研究蒋宏宇;吴亚东;孙蒙新;王笑;张雨薇【摘要】According to the multiple correlation of multi-source network security events,this paper proposed a network event extraction and fusion method based on the log-event abstraction method,so as to make user cognitive and analysis network security events more efficient.Then,this paper researched and designed expansion a collaborative visualization scheme for large-scale network and 3D visualization model to enhance the interactivity of analysis system and make network security data analysis more efficient.Finally,this paper developed a network security visualization analysis system (NSVAS) that is based on the above techniques.The experimental results show the system has strong analyzing ability for large-scale and long-time network security data and could identify the different intrusion events effectively.Moreover,it can make a new understanding of network security events.%根据网络安全事件多源关联性的特征,为了提高用户对网络安全事件的认知、分析能力,提出了一种基于日志-事件的网络事件提取和融合方法,为了增强分析系统的可交互性和提高对网络安全数据的分析效率,研究并设计了针对大规模网络的协同可视化方案和3D可视化模型的布局算法,开发了基于以上技术的网络安全可视分析系统(NSVAS).实验结果表明该系统对于大规模、长时间跨度的网络安全数据具有较强的分析能力,能够有效识别不同类型的入侵访问,帮助用户快速发现异常行为和进行网络取证.【期刊名称】《西南科技大学学报》【年(卷),期】2017(032)001【总页数】8页(P70-77)【关键词】多源数据;日志融合;网络安全;异常检测;可视分析【作者】蒋宏宇;吴亚东;孙蒙新;王笑;张雨薇【作者单位】西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010;西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010;西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010;西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010;西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010【正文语种】中文【中图分类】TP393.08随着网络复杂度的提升，网络安全事件呈现出日益增长的趋势。
多模态数据融合与分析方法研究
多模态数据融合与分析方法研究随着科技的快速发展，人们获取的数据类型越来越多样化，包括图像、音频、视频、文本等多种形式的数据。
这些不同模态的数据往往携带着不同的信息，通过将这些数据进行融合分析，可以获得更全面、准确的信息，进一步推动了各个领域的研究和应用。
因此，多模态数据融合与分析方法的研究变得至关重要。
多模态数据融合指的是将来自不同模态的数据进行融合，从而更好地了解数据的含义和特征。
常见的多模态数据融合方法包括特征级融合、决策级融合和深度融合等。
特征级融合是将来自不同模态的特征进行组合，形成一个新的特征向量，然后使用统一的分类器进行分类或回归。
决策级融合是将来自不同模态的决策结果进行组合，通过一定的决策规则来获得最终的决策结果。
深度融合是基于深度学习的方法，通过共享模型的方式将不同模态的数据进行联合训练，从而获得更好的融合效果。
多模态数据融合方法的选择取决于数据的特点和应用的需求。
特征级融合适用于数据模态之间具有明确对应关系的情况，可以将模态间的相关信息进行融合，提供更好的特征表达。
决策级融合适用于数据模态之间相互独立，但对最终决策结果有重要影响的情况，可以通过综合模态间的决策结果，获得更可靠的判断。
深度融合适用于数据模态之间的关联复杂、模态间信息密度不一致的情况，可以通过共享模型的方式，学习到模态间的复杂关系，提高融合效果。
多模态数据融合与分析方法的研究不仅涉及到融合方法的选择，还需要考虑数据预处理、特征提取、模型选择等问题。
数据预处理是多模态数据融合的重要步骤，它可以消除数据的噪声、标准化数据的分布，提高融合效果。
特征提取是从原始数据中提取出具有代表性和有区分性的特征，以便于后续的融合和分析。
模型选择是根据具体的应用需求，选择合适的模型来进行多模态数据的融合和分析。
常用的模型包括支持向量机、深度神经网络、随机森林等。
多模态数据融合与分析方法的研究在各个领域都有广泛的应用。
在计算机视觉领域中，多模态数据融合方法可以实现图像和文本之间的互相理解，例如将图像的标注信息与文本描述进行融合，提供更全面的图像理解和检索服务。
网络安全态势分析系统
网络安全态势分析系统网络安全态势分析系统（Network Security Situation Analysis System，NSSAS）是一种基于云计算和大数据技术的网络安全监测与分析系统。
该系统通过对网络流量数据进行实时采集、存储和处理，实现对网络安全态势的全面监测和分析，从而及时发现和应对网络安全威胁。
网络安全态势分析系统主要包括以下功能：1. 实时监测：系统能够实时获取网络流量数据，并对其进行实时监测和分析。
通过监测网络流量中的异常行为，如入侵行为、恶意软件传播等，可以提前发现并阻止网络安全威胁的发生。
2. 智能分析：系统利用大数据分析技术对网络流量数据进行分析，识别出与网络安全相关的事件，并对其进行自动分类和评级。
通过对事件的分析和评级，系统可以帮助安全人员优先处理高风险的事件，提高网络安全的响应效率。
3. 威胁情报分享：系统可以与其他安全厂商或机构进行合作，共享威胁情报数据。
通过获取来自多个来源的威胁情报数据，系统可以更全面地了解当前的网络安全态势，并提供有针对性的安全防护措施。
4. 可视化展示：系统可以将网络安全态势以可视化的方式展示出来，包括实时的监测数据、历史数据和趋势分析等。
通过直观的图表和报表，管理员可以清晰地了解网络安全的状况，并进行决策和应对。
网络安全态势分析系统的优势包括：1. 全面覆盖：系统可以监测和分析企业内外的网络流量数据，包括内网和外网。
无论是来自传统数据中心、云服务、移动设备还是物联网设备的网络流量，系统都能够进行监测和分析，实现全面覆盖的网络安全监控。
2. 高效性能：系统利用云计算和大数据技术，能够实现对大规模的网络流量数据的高效处理和分析。
无论是实时监测还是历史数据的分析，系统都能够提供快速的响应和结果。
3. 自动化运维：系统能够自动进行网络安全事件的识别和评级，减少了安全人员的工作负担，提高了网络安全的响应效率。
同时，系统还能够自动化地更新威胁情报数据，并与其他安全厂商或机构进行共享，保持最新的安全防护能力。
网络安全态势分析相关算法及关键技术研究的开题报告
网络安全态势分析相关算法及关键技术研究的开题报告一、研究背景随着互联网的快速发展和普及，网络安全问题日益突出，网络中的各种攻击事件不断增加，进一步威胁社会安全和个人隐私安全。
针对网络安全问题的研究已成为当前计算机科学研究的热点之一，其中，网络安全态势分析算法以及相关关键技术对于网络安全问题的解决至关重要。
二、研究内容本课题旨在研究网络安全态势分析相关算法及关键技术，具体研究内容包括：1.网络安全态势分析相关算法的研究、设计与实现；2.网络攻击行为的特征提取和分析；3.网络安全态势的可视化表示和分析；4.网络安全态势预测和漏洞分析；5.网络安全态势实时监控与响应技术研究。
三、研究方法和技术路线本研究将通过对国内外相关前沿技术文献的阅读研究，结合实际应用场景，运用数据挖掘、机器学习、深度学习、神经网络等技术手段，综合考虑网络攻击行为特征、安全数据的收集和分析等方面，开展网络安全态势分析相关算法及关键技术的研究。
具体技术路线如下：1.网络安全态势数据采集和预处理技术的研究：通过在网络中部署安全监测系统，采集各类网络安全数据。
对数据进行预处理，包括数据清洗、数据去噪、特征提取等。
2.网络安全态势分析技术的研究：通过运用数据挖掘、机器学习、深度学习等相关技术手段对数据进行分析，研究网络攻击行为的特征、挖掘攻击者的行为和动机。
3.网络安全态势可视化技术的研究：设计和开发网络安全态势可视化工具，将分析结果直观化、可视化，以便安全人员快速了解网络安全态势。
4.网络安全态势预测和漏洞分析技术的研究：通过对网络安全数据的分析和网络攻击行为预测，防止潜在攻击事件的出现，并运用漏洞分析技术发现、防范系统漏洞。
5.网络安全态势实时监控与响应技术的研究：通过部署实时监控系统对网络安全进行动态监测，并实现对网络攻击事件的快速响应，有效保障网络安全。
四、研究意义本研究的意义在于探索网络安全态势分析相关算法及关键技术，提高网络安全防范水平，保障个人和社会安全。
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一
信 系 统Ｉ 】 的建 设需求 ， 早 先 的 研 究 多 来 自于 军 事 方 面 。
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ ３ ． ０ ８ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：１ ６ ７ ４ — ７ ７ ２ ０（ ２ ０ １ ５） ０ ８ — ０ ０ ０ ５ — ０ ３
Ａ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｆ ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｅ ｃ ｕｒ ｉ ｔ ｙ ｓ ｉ ｔ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
评估 。 本 文 将 采 用 基 于 专 家 系 统 的 定 性 数 据 量 化 方 法 进 行 数 据 处 理 。 以下 是 综 合 后 得 到 的 数 据 转 换 映 射 关 系 ，
理、 ＨＩ Ｓ变 换 及 聚 类 分 析 方 法 。
１ ． ２ 数 据 融 合 在 网 络 安 全 方 面 的 应 用 数 据 融 合 技 术 的 研 究 起 源 于 军 事 指 挥 控 制 智 能 通
０ 引 言
网络 的 快 速 发 立 ： 赵 颖 等 人 采 用 对 比堆 叠 流 图 进 行 网 络 态 势 的 可
视 化分 析 ，能够 帮助用 户快 速 发现 异 常和识 别 规律 ； 唐 成 华 等 人 利 用 Ｄ Ｓ融 合 工 具 进 行 态 势 的 融 合 和 推 理 ，
ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ
Ｙ ｅ Ｊ ｉ ａ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ， Ｗｅ ｎ Ｚ ｈ ｉ ｃ ｈ ｅ ｎ ｇ， Ｗｕ Ｘ ｉ ｎ ｘ ｉ ｎ， Ｍａ ｎ Ｊ ｕ ｎ ｆ ｅ ｎ ｇ
（ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｃ ｏ ｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｈｕ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ， Ｚ ｈ ｕ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ １ ２ ０ ０ ７， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ）
基于 多层 次数据 融合 的网络安全 态势分析方 法研究
叶健健 ， 文志诚 ， 吴欣 欣 ， 满 君 丰
（ 湖 南 工业 大 学 计 算 机 与通 信 学院 ， 湖南 株 洲 ４ １ ２ ０ ０ ７ ）
摘 要 ： 针 对 网 络 结 构 的 多样 性 和 网 络 数 据 的 复 杂 性 ，提 出 一 种 基 于 多层 次 数 据 融 合 的 网 络 安 全 态 势 分 析 方 法 。 该 方 法 将 网 络 结 构 抽 象 成 层 次 化 结 构 ．采 用 专 家 系 统 的 数 据 融 合 方 法 进 行 数 据 融
欢 迎 网 上 投 稿 ＷＷＷ． ｐ ｃ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ． ｃ ｏ ｍ ５
Ｓｍａ ｒ ｔ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｙ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓｅ ｃ ｕｒ ｉ ｔ ｙ
级 ： 数 据级融 合 、 特 征级融 合和 决策级 融合 Ｉ ｌ ０ Ｊ 。 常 用 的 算 法 有 贝 叶 斯 理 论 、专 家 系 统 、 Ｄ— Ｓ证 据 推
２ 网络 安 全 态 势 分 析 建 模
２． １ 层 次 化 的 网 络 结 构
按 照 层 次 化 网 络 结 构 模 型 构 建 合 理 的 层 次 化 评 价 体系， 自下 而 上 有 网 络 攻 击 层 、 主机层 、 网络整 体层 ≥ ： 个
层 次 。定 义 如 下 ： （ １ ） 网络攻 击 Ａ的威 胁指 数 Ｒ 威胁 指 数 Ｊ Ｒ 与 攻 击 是 否 成 功 和 攻 击 带 来 的 后 果 有
感器监 测数 据 ， 利 用 计 算 机 技 术 在 相 关 准 则 下 进 行 自 动 分析 、 综 合 以完 成 用 户 所 需 的 数 据 抽 象 而 进 行 的 数 据 处
理 过程 。
根 据 信 息 抽 象 层 次 的 不 同 ， 数 据 融 合 可 以 分 为 三
《 微 型 机 与应 用》２ ０ １ ５年 第 ３ ４卷 第 ８期
的 网络安 全 问题也 越发 严 重 。 传 统 的 网 络 防 御 以 被 动 式 防护 为 主 ， 只能 在 安全 事 故 发 生后 进 行 防 护 ， 阻 止 再 次 入 侵 。 为 解 决 日益 频 繁 的 网 络 安 全 事 故 ， 以预 测 和 主 动
防御 为 主 的 网络 安 全 态 势 感 知 技 术 Ⅲ 得 到 了广 泛 的应 用 。 态 势感 知技 术 主要 分 为感 知 、 理解 、 预测 三 个层 次 。 其作 为近 几年 网络 安全 领域 的一个 研究 热 点 ， 许 多 学 者
由于该 技术 在信 息处 理方 面 的优越 性 ， 不 仅 在 军 事
和工 业控 制方 面得 到应用 ， 近 些 年 在 网 络 安 全 方 面 也 得
到 了 广 泛 的 应 用 。许 多 学 者 ［ ６ １ 提 出 了各 种 不 同 思 路 的 方
法进 行 网络安 全态 势的 建模 。
２． ４ 评 价 体 系 的 建 立 与 计 算
层 次 化 的 网 络 结 构 自顶 向 下 包 括 ： Ｉ ｎ ｔ ｅ ｍｅ ｔ网 络 、 网 络 中 各 主机 、 主 机 中运行 的各项 不 同服务 ， 最 底 层 为 针 对 服 务进 行 的网络 攻击 ， 如 图 １所 示 。
直接关 系 。 是 对 网 络 攻 击 危 害 程 度 的 直 接 描 述 。 其 量 化
计 算 机 网 络 的结 构 多 种 多 样 ， 每 种 结 构 都 具 有 其 优 缺 点 。 为 方 便 进 行 态 势 评 估 ， 本 文 将 网络 结 构 抽 象 成 为层 次化 的结 构 ， 并 进 行 相 应 的 结 构 建 模 。 模 型 层 次 结 构鲜 明 ， 容易 理解 ， 并 且符 合实 际的 网络结 构层 次关 系 。
其 中 服 务 访 问 量 评 估 指 数 的 具 体 数 值 视 具 体 的 服 务 类
型与 时间而定 。
某 服务 访 问量评 估指 数
０ ～ ａ； 较小 １ ６： 正常 ２ ｂ ￣ ｃ； 较多 ３ ｃ ～ｄ： 警告 ４ ｄ ～∞ ： 危 险 ５
安全 态势值 评估
基 金项 目 ： 国 家 自然 科 学 基 金 项 目（ ６ １ ３ ５ ０ ０ １ １ ） ； 湖 南 省 自然 科 学 基 金 项
目（ １ ４ Ｊ Ｊ ２ ｌ １ ５． １ ２ Ｊ Ｊ ２ ０ ３ ６）
１ 数 据 融 合 概 要
１ ． １ 数 据 融 合 基 本 概 念
数 据 融合 技 术［ ｔ ｏ ｌ — Ｍ Ｓ Ｉ Ｆ是 指 ： 对 按 照 时 序 获 取 的 传
ｎ ｕ ｍｅ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｉ ｎ ｄ ｉ ｃ ａ ｔ ｅ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｓ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ａ ｎ ｄ ｅ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ： ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ；ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ；ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｗａ ｒ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ；ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ
从 不 同 的角度 使 用不 同方 法进 行建 模 ， 主 要 包 括 贝 叶 斯 网络 ｔ ２ ］ 、 模 糊 推 理［ ３ １ 、 博弈论［ ４ １ 、 图模 型 ［ ５ １ 、 信 息 融 合［ ６ １ 等 方法 ． 旨在解 决 网络安 全 预防 的问题 。 赖 积保 等 人 【 ７ 】 提 出 的 网络 安全 态 势 感 知 系统 结 构 ， 系 统 地 分 析 了 多 源 异 构 传 感 器 网 络 的 特 点 ， 从 信 息 获 取、 要 素 提取 、 态 势 决 策 三 个 层 次 进 行 系 统 的 结 构 模 型
合 。配 合 层 次 化 的 网 络 结 构 提 出 合 理 的 层 次 化 评 价 体 系 ， 并 进 行 量 化 计 算 。最 后 通 过 实 验 数 据 验 证 了
该 方 法 的合 理 性 和 有 效性 。
关 键 词 ：数 据 融 合 ； 专 家 系统 ； 网络 安 全 态势 感 知 ； 层 次 化 结 构
建立评 估 准则并对 其方 法进 行验 证 。 本 文 提 出的方 法采 用 层次 化结 构 建模 ， 对 各 类 安 全 数据源 进行 分类 、 选 取 。 采 用 专 家 系 统 方 法 将 各 类 安 全 数 据 进 行 层 次 化 的 数 据 融 合 ，合 理 分 配 各 类 指 标 的 权 值 ． 绘 制 精 确 的 态 势 曲线 。 最后 进行 态势分 析 ， 预 测 态 势 变化 ， 从 而制 定相应 的防御措 施 。
ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ， ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ａ ｎ ｄ ｄ ｏ ｅ ｓ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ ｃ ａ ｌ ｃ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｆ ｉ ｎ ａ ｌ ｌ ｙ ，
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｓ ａ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｅ ｃ ｕ ｒ ｉ ｔ ｙ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｃ ｏ ｍｐ ｌ ｅ ｘ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｔ ｕ ｒ ｎ ｓ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｓ ｔ ｕｃ ｒ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｎ ｔ ｏ ａ ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｌ ｙ ，ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｍａ ｋ ｅ ｓ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｅ ｔ ｏ ｇ ｅ ｔ ｈ ｅ ｒ ｂ ｙ ｕ ｓ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｆ ｕ ｓ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｔ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ．Ｂ ｙ ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｈ ｉ ｅ ｒ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｃ ａ ｌ