网络安全态势感知系统简述
分析网络安全态势感知系统结构
【 关键词 】 网络安全； 态势感知 ； 系统结构 【 中图分 类号】 Ｔ Ｐ ３ ９ ３ ． ０ 【 文献标识码 】 Ａ
【 文章编号 】 １ ０ ０ ６ — ４ ２ ２ ２ （ ２ ０ １ ７ ） ０ １ — ０ ０ ５ ７ — ０ ２
在 网络 技 术迅 速 发 展 的 今 天 ，我 们 在 享 受 其 带 来 的 各 种 便 利 的 同时 ． 也 必须 要 面 临 着各 种 网络 安 全 问题 。 仅 仅 依 赖 防 病 毒 或 者 防 火 墙 等 传 统 的安 全 管理 模 式 已 经无 法 实现 有 效 的 控制 ， 必 须要 采 取 一 种 新 的 技 术 手段 进行 调控 ， 网络 安 全 态势
感 知 系统 由此 产 生 ， 在应急处理、 网络 安 全 监 控 以及 网络 安 全 据 信 息 进 行 优 化 。 当从 主 机 、 Ｉ Ｎ、 服 务 以及 攻 击 漏 洞 四 个 不 趋 势 预 测 等 方 面表 现 出 了突 出的 优 势 。 态势 感 知 一 词 最 早 产 同角 度 来评 估 网络 安 全 时 。 必须 要 借 助 事 件 聚 类 和 融 合 的 手 生于 ２ ０世 纪 ８ ０年 代 ． 由 Ｅｎ ｄ ｓ ｌ ｅ ｙ提 出 ． 最 初 主 要 被 广 泛 应 用 段 进 行 处 理 ，减 少这 四种 层 次导 致 的 网络 数 据 模 糊 、 多 变情
是 网络 安 全 态势 信 息 ．要 想在 海 量数 据 信 息 中将 其 提 取 出 来
需要 借 助 一 些技 术 手段 的辅 助 。 这 也 是 建 立模 型 的 前提 ； 作 为 态 势感 知 的核 心 环 节 ， 安全 评 估 是 指 对 已 经获 得 的 安 全 信 息
全 评 估 系统 ． 它 以 系统 已有 的 安 全 漏 洞 为 基 础 ． 对 全 面测 试 的
网络安全态势感知系统
网络安全态势感知系统
网络安全态势感知系统（Network Security Situational Awareness System）是一种用于监控、分析和评估网络安全风险的工具。
它能够实时收集、整合和分析来自不同网络节点的数据流量、日志、事件和警报等信息，以全面了解整个网络环境中的安全态势。
该系统能够通过高级算法和深度学习技术，对网络中的异常行为和攻击进行自动检测和识别。
通过对网络流量和日志数据的实时监测与分析，可以及时发现并响应网络入侵、恶意软件传播、数据泄露等安全威胁事件。
网络安全态势感知系统还可以对网络设备和应用程序进行漏洞扫描，及时发现并修复潜在的安全漏洞。
同时，它还提供了实时的告警和报告功能，能够及时向网络管理员发送警报信息，帮助其快速响应网络安全事件，并采取相应的应对措施。
此外，网络安全态势感知系统还具备可视化和报表功能，能够将分析结果以直观的图表和报告的形式展示，为网络管理员提供更直观和全面的网络安全状态认知。
通过使用网络安全态势感知系统，组织和企业可以更好地了解自身的网络安全风险，并及时采取措施保护网络的安全。
总之，网络安全态势感知系统是一种强大的工具，利用先进的技术和算法，能够提供全面、准确的网络安全态势分析，帮助组织和企业提高网络安全的防御能力和应对能力。
网络安全态势感知系统
网络安全态势感知系统网络安全态势感知系统是指通过对网络环境中的安全事件和威胁进行实时监测、分析和预警，以提高网络安全防护能力的一种系统。
随着网络攻击手段的不断演进和网络安全威胁的不断增加，网络安全态势感知系统显得越来越重要。
网络安全态势感知系统通过对网络流量数据、系统日志、入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS）等信息进行实时的监测和收集，利用数据挖掘与分析算法对这些数据进行分析和模型建立，从而实现对网络安全状态的感知。
感知系统主要有四个基本模块：数据采集、数据预处理、数据分析和态势评估与预警。
首先，在数据采集模块中，网络安全态势感知系统通过调取网络设备、服务器、防火墙等设备的接口，获取网络数据、系统日志和安全事件等信息。
接着，在数据预处理模块中，网络安全态势感知系统对采集到的原始数据进行清洗、过滤和聚合，辨识出异常数据，同时对数据进行压缩和归档，以提高系统运行效率和数据的存储能力。
然后，在数据分析模块中，网络安全态势感知系统会运用各种数据挖掘和分析算法，对清洗和过滤后的数据进行分析和建模，从中发现和识别出网络安全事件和威胁。
最后，在态势评估与预警模块中，网络安全态势感知系统会根据分析结果，结合历史数据和安全策略，对网络当前的安全状态进行评估，判断网络是否受到攻击和威胁，以及可能产生的影响。
系统通过设定一定的预警阈值，当网络安全事件和威胁超过预警阈值时，系统会发出预警信息，通知相关人员及时采取相应的安全措施来应对威胁。
网络安全态势感知系统的优势在于能够实时监测和评估网络安全状态，及时发现和识别网络安全事件和威胁，并通过预警系统通知相关人员进行应急响应。
这对于提升网络安全的防护能力和降低安全风险非常重要。
综上所述，网络安全态势感知系统在当前复杂多变的网络安全环境下成为了必不可少的一环。
它通过对网络环境中的安全事件和威胁进行实时监测、分析和预警，有效地提升了网络安全防护能力，减少了网络安全风险的发生概率。
网络安全态势感知技术及其应用
网络安全态势感知技术及其应用一、引言网络安全威胁日益严重，攻击手段不断升级，给网络管理者带来了巨大的挑战。
为了应对不断变化的网络攻击，网络安全态势感知技术应运而生。
本报告将重点探讨，包括定义、原理、方法和实践。
二、网络安全态势感知技术概述网络安全态势感知技术是指通过收集、整合和分析与网络安全相关的信息，识别网络威胁和漏洞，及时发现和响应网络攻击的能力。
它是网络安全防御的重要组成部分，有助于加强网络的安全性和稳定性。
三、网络安全态势感知技术原理3.1 数据收集与整合原理网络安全态势感知技术的第一步是收集和整合与网络安全相关的信息，包括网络流量数据、入侵检测系统日志、系统安全事件等。
数据来源包括传感器、监控设备和日志记录系统。
然后，将这些数据集成到一个中心化的平台，便于后续的分析和处理。
3.2 数据分析与挖掘原理网络安全态势感知技术的核心是对收集到的数据进行分析和挖掘。
通过使用机器学习、数据挖掘和统计分析等技术，可以识别异常网络流量、异常登录行为、恶意软件等网络威胁。
同时，可以根据历史数据和模式匹配等方法，预测网络攻击可能发生的位置和时间。
四、网络安全态势感知技术方法4.1 数据预处理方法在进行数据分析和挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、数据变换和数据规范化等步骤。
数据清洗可以去除噪声和错误数据，数据变换可以减少数据的维度和复杂度，数据规范化可以将不同类型的数据转换为统一的格式。
4.2 异常检测方法网络安全态势感知技术中的关键任务之一是检测异常行为。
常用的异常检测方法包括基于签名的检测、基于特征的检测和基于机器学习的检测。
基于签名的检测是通过比对已知攻击的特征和模式来识别攻击行为，基于特征的检测是通过提取统计特征或网络行为特征来判断是否存在异常行为，基于机器学习的检测是通过构建分类器来识别正常和异常行为。
4.3 行为分析方法除了异常检测，行为分析也是网络安全态势感知技术的重要组成部分。
网络安全态势感知系统简述
ｌ Ｎ １ ０ －３ ４ ＳＳ ９ ０ ４ ０
Ｅ－ｍ ａｈ ｉｆ ⑥ ｅ ｃ ｎ ｔｃ ｉ １ ｏ ｃ ｃ．ｅ ．ｎ １
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Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｗｅ ｇ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ电 脑 知 识 与技术 ｏ ｐ ｔ Ｋ ｏ ｌ ｅａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｅ ｄ ｇ
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感知 研 究便 应 运 而 生 。 综述 了网络 安 全 态势 感 知 系统 的 国 内外研 究现 状 ： 绍 了 Ｎｅｆ Ｗ 基 本 原 理 。 介 ｔＯ ｌ 关键 词 ： 网络 安 全 ： 势 感知 ： 势评 估 态 态
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３３
文献标识码 ： Ａ
文章 编 号 ： ０ ９ ３ ４ （０ ０ １ — ３ ３ ０ １ ０ — ０ ４ ２ １ ）３ ３ ３ — １
态势感知 网络安全
态势感知网络安全在当今信息化社会中，网络安全问题日益突出，各种网络攻击和黑客的出现给人们的生活和工作带来了巨大的威胁。
为了加强对网络安全的防范和监控，不断提高网络安全意识成为了迫切需要解决的问题之一。
在这个背景下，通过建立有效的态势感知系统，可以实时监控网络环境，及时发现和应对安全威胁，保护网络安全。
态势感知是一种通过收集、分析和处理网络信息来了解网络安全态势的技术手段。
它通过收集网络设备日志、网络流量和用户行为等信息，对这些信息进行实时监测和分析，以识别潜在的安全威胁，并及时采取相应措施进行防范和应对。
通过建立完善的态势感知系统，可以有效地提高网络安全防护能力，减少安全漏洞和攻击的风险。
态势感知系统的实现主要包括数据采集、数据处理和决策支持三个步骤。
首先，需要将网络设备的日志信息、流量数据以及用户行为等信息进行实时采集和处理。
数据采集主要通过网络设备和传感器进行，可以实时获取网络环境中的数据，如流量信息、入侵检测系统的报警信息等。
然后，将采集到的数据进行处理和分析，通过对数据进行挖掘和分析，可以发现网络中的异常行为和潜在的安全威胁。
最后，根据经验和规则，进行决策支持，及时采取相应措施对网络安全威胁进行防范和应对。
网络安全态势感知系统在实际应用中有着广泛的应用场景。
首先，在企业和组织内部可以应用态势感知系统实时监控和分析企业网络的安全状况，发现并及时应对网络攻击和木马病毒的威胁，保护企业的核心数据和商业机密。
其次，在政府和国家网络安全领域，态势感知系统可以监控国家网络环境的安全状况，防范和应对国家安全威胁。
此外，个人用户也可以利用态势感知系统对自己的网络环境进行实时监测和分析，保护个人隐私和信息安全。
然而，网络安全态势感知系统在实践中仍然存在一些问题和挑战。
首先，网络安全态势感知系统需要处理的数据量大，对计算能力要求较高，需要建立高效的数据处理和分析机制。
其次，系统对于异常行为和潜在威胁的识别和分析需要具备一定的专业知识和经验，需要建立完善的算法和模型。
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最新最全的学术论文期刊文献年终总结年终报告工作总结个人总结述职报告实习报告单位总结演讲稿探索网络安全态势感知系统1网络安全态势感知系统的模型网络安全态势感知系统是通过融合防火墙、防毒、杀毒软件、入侵检测系统、安全审计系统等技术组成，是实现网络安全实时监测与及时预警的新型感知技术。
网络安全态势感知技术能够对网络的目前的运行安全情况进行实时的监测并做出相应的评估，还能够对网络未来一段时间内的变化趋势进行预测。
网络安全态势感知系统主要分为了四个层次，第一个层次为特征提取，这一层次中的主要任务是将大量的数据信息进行整合与精炼并从中提取出网络安全态势信息。
第二个层次为安全评估，作为网络安全态势感知系统的核心，这一层次的主要任务是将第一个层次中提取出的网络安全态势信息进行分析，利用入侵检测系统、防火墙等技术对网络信息安全进行评估。
第三个层次为态势感知，这一层次是将安全评估的信息与信息源进行识别，确定二者之间的关系并根据威胁程度生成安全态势图，将网络安全的现状与可能的发展趋势直观的体现。
第四个层次为预警，是根据安全态势图分析网络安全的发展趋势，对可能存在网络安全隐患的情况做出及时的预警，便于网络安全管理人员的介入并采取有针对性的措施进行处理。
根据网络安全态势感知概念模型的四个层次，笔者又试探性的构建了网络安全态势感知系统体系结构模型，从上图中我们可以直观的了解网络安全态势感知系统的体系结构构成，便于相关人员进行分析与研究。
2网络安全态势感知系统关键模块分析网络安全态势感知概念图中，我们可以发现网络安全态势感知系统主要由四个层次即特征提取、安全评估、态势感知与预警构成。
针对这四个层次，下面进行进一步的分析。
2.1特征提取特征提取主要是从防火墙、入侵检测系统、防毒、杀毒软件中提取海量的信息日志并将其进行整理与精炼，提取出有用的信息并做好信息的预处理，为安全评估环节提供较为简洁但内容较为关键的信息。
网络安全态势感知技术解析
网络安全态势感知技术解析网络安全是当今信息社会中的重要议题，随着互联网的不断发展，网络攻击的形式和手段也日益多样化和复杂化。
为了及时发现和应对各种网络威胁，网络安全态势感知技术应运而生。
网络安全态势感知技术是指通过对网络流量、系统日志、恶意代码等数据进行实时监控和分析，识别网络攻击活动并保护网络安全的技术手段。
它能够帮助安全人员全面了解网络环境中的威胁情况，及时发现和隔离网络攻击行为，有效防范网络安全风险。
网络安全态势感知技术主要包括以下几个方面的内容：1. 数据采集：网络安全态势感知技术通过收集网络设备、服务器和终端用户的数据流量、日志文件和安全事件等信息，建立起全面的数据采集体系，为后续的分析和处理提供基础数据支持。
2. 数据处理：网络安全态势感知技术使用机器学习、数据挖掘和人工智能等技术手段对采集到的数据进行分析和处理，识别出潜在的网络威胁和异常行为，为安全决策提供数据支持。
3. 威胁感知：网络安全态势感知技术可以根据分析得到的数据，对网络中的异常行为和潜在威胁进行感知和警报。
通过实时监测网络状态和安全事件，及时发现并应对网络攻击活动。
4. 安全态势可视化：网络安全态势感知技术将分析得到的安全数据呈现在用户界面上，以可视化的方式展示网络安全态势，帮助安全人员迅速了解网络安全状况，做出相应的应对措施。
5. 实时响应：网络安全态势感知技术可以根据感知到的网络威胁实时做出响应，包括阻断恶意流量、隔离感染主机、修复漏洞等措施，保障网络安全。
网络安全态势感知技术在网络安全防御中扮演着重要的角色，它可以有效提升网络安全防护的能力，帮助组织及时发现和应对网络威胁，保障网络的安全运行。
未来随着技术的不断发展，网络安全态势感知技术也将不断完善和优化，更好地适应互联网环境中不断变化的安全挑战。
网络安全态势感知研究综述
万方数据
２
计算机应用 ２）网络安全态势的评估； ３）网络安全态势的预测。 下面将从这３个方面对网络安全态势的研究进行详细的
第３２卷
法、基于概率统计的融合方法以及基于规则推理的融合方法。 ３．１ 基于逻辑关系的融合方法 基于逻辑关系的融合方法依据信息之间的内在逻辑，对信 息进行融和。警报关联是典型的基于逻辑关系的融合方法。 警报关联足指基于警报信息之间的逻辑父系对其进行融 合，从而获取宏观的攻击态势。警报之间的逻辑关系分为：警 报属性特征的相似性，预定义攻击模型中的关联性，攻击的前 提和后继条件之间的相关性。Ｎｉｎｇ等∞一７ ｏ实现了通过警报关 联，从海量警报信息中分析网络的威胁性态势的方法。 基于逻辑关系的融合方法，很容易理解，而且可以直观地 反映网络的安全态势。但是该方法的局限性在于：１）融合的 数据源为单源数据；２）逻辑父系的获取存在很大的难度，如 攻击预定义模型的建市以及攻击的前提和后继条件的形式化 描述都存在很大的难度；３）逻辑关系不能解释系统中存在的 不确定性。 ３．２基于数学模型的融合方法
ｓｉｔｕａｔｉｏｎａｌ ｏｆ
ａｗａｒｅｎｅｓｓ）”，并且基于
Ｄｉｒｅｃｔｏｒｓ
Ｌａｂｏｒａｔｏｒｉｅｓ）模型，提出了
基于多传感器数据融合的网络态势感知功能模型。如图２所
网络安全态势感知概述
１９８８年，Ｅｎｄｓｌｅｙ首次明确提出态势感知的定义，态势感
知（Ｓｉｔｕａｔｉｏｎ Ａｗａｒｅｎｅｓｓ，ＳＡ）是指“在一定的时空范围内，认 知、理解环境因素，并且对未来的发展趋势进行预测”¨１，该 定义的概念模型如图１所示。但是传统的态势感知的概念主 要应用于对航空领域人为因素的考虑，并没有引入到网络安
网络安全态势的理解
网络安全态势的理解是指在过解析信息之间的关联性，对其进行融合，获取 宏观的网络安全态势。本文将该过程称为态势评估，数据融 合是网络安全态势评估的核心。 网络安全态势评估摒弃了研究单一的安全事件，而是从 宏观角度去考虑网络整体的安全状态，以期获得网络安全的 综合评估，达到辅助决策的日的。 目前应用于网络安全态势评估的数据融合算法，大致分为 以下几类：基于逻辑关系的融合方法、基于数学模型的融合方
网络安全态势感知平台
网络安全态势感知平台
网络安全态势感知平台是一种通过对网络数据进行实时监测和分析，实现对网络安全态势的感知和评估的系统。
该平台具有以下几个重要特点：全网覆盖、实时监测、智能分析和定制化报表。
首先，网络安全态势感知平台能够实现全网覆盖，即监测和分析所有与网络有关的数据源。
这包括网络流量数据、安全事件日志、网络设备日志等，可以从多个维度全面监测网络安全状况，减少遗漏和盲区。
其次，平台能够实现实时监测，及时发现异常行为和攻击事件。
通过实时监测，可以及时发现警报，进行紧急处理和应对措施，防止攻击者进一步入侵和扩大损害。
同时，平台还能够进行异常行为分析，识别出具有潜在风险的用户或设备，并采取相应的措施进行干预。
智能分析是网络安全态势感知平台的核心功能之一。
通过对收集到的海量数据进行智能分析，能够准确地识别出恶意行为和攻击活动，并评估其对网络安全的威胁程度。
平台可以利用机器学习和人工智能等技术，对数据进行模式识别、异常检测和行为分析，以便更好地预测和防范各类安全威胁。
最后，网络安全态势感知平台还提供定制化报表，根据用户的需求生成相应的安全报表。
报表可以包含系统的安全事件统计、攻击类型分布、安全隐患分析等信息，便于用户对网络安全状况进行全面了解和评估，并根据报表结果制定相应的安全策略。
综上所述，网络安全态势感知平台通过全网覆盖、实时监测、智能分析和定制化报表等功能，能够帮助用户全面了解网络安全状况，及时发现和防范各类威胁，提高网络安全防御能力。
这对于保护个人隐私和企业信息资产的安全具有重要意义，也是网络安全技术发展的重要方向之一。
态势感知 网络安全
态势感知网络安全随着互联网和信息技术的快速发展，网络安全问题日益凸显，态势感知成为了保障网络安全的重要手段之一。
态势感知是指在网络环境下，通过实时收集、分析和评估网络中的各种信息和事件，从而快速准确地洞察网络安全状况，及时做出相应的应对和防范措施。
本文将从态势感知的定义、重要性以及实施方法等方面进行阐述，旨在增强对网络安全的警觉性和保护能力。
首先，态势感知在网络安全中的作用不可忽视。
通过态势感知，可以实时了解到网络中可能存在的威胁和漏洞，及时做出相应的应对措施，从而有效地降低网络被攻击的风险。
此外，态势感知还可以帮助网络管理员准确判断网络安全状况，及时发现并排除各种可能的威胁，保障网络系统的稳定运行。
其次，实施态势感知需要采取一系列的技术手段。
首先是数据收集，通过网络监测设备、安全设备等监控系统，收集网络中的各种数据，如网络流量、网络日志等。
其次是数据分析，对收集到的数据进行分析和处理，通过建立合适的数据模型和算法，从大量的数据中提取有价值的信息。
最后是数据呈现，将经过分析处理的数据以可视化的方式呈现，例如通过图表、报表等，方便管理员了解网络安全状况。
另外，为了增强态势感知的能力，还可以借助机器学习和人工智能等技术。
机器学习可以通过对大量数据的训练和学习，自动识别出网络中的异常行为和威胁，提高网络安全的检测和预警能力。
人工智能则可以通过智能化的算法和决策模型，快速响应和应对网络威胁，减少人为因素带来的延迟和错误判断。
最后，要实施有效的态势感知，还需要建立完善的网络安全管理体系。
这包括明确的网络安全政策和规范、科学的网络安全流程和机制等。
同时，还需要进行相关人员的培训和教育，提高他们的网络安全意识和技能，使其能够更好地应对和处理网络安全事件。
综上所述，态势感知在网络安全中具有重要的作用，它可以帮助对网络中的威胁和漏洞进行实时监测和分析，及时做出相应的应对和防范措施。
要实施有效的态势感知，需要采用一系列的技术手段，并建立完善的网络安全管理体系。
基于大数据的网络安全态势感知
基于大数据的网络安全态势感知在当今数字化时代，网络已经成为人们生活、工作和社会运转不可或缺的一部分。
然而，随着网络的普及和应用的深化，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击手段不断翻新，攻击规模和危害程度不断加大，给个人、企业和国家带来了巨大的威胁。
为了有效地应对网络安全威胁，保障网络空间的安全，网络安全态势感知技术应运而生。
网络安全态势感知是一种基于大数据分析的网络安全监测和预警技术，它通过收集、整合和分析来自网络中的各种数据，包括网络流量、系统日志、漏洞信息、威胁情报等，来全面了解网络的安全状况，及时发现潜在的安全威胁，并预测未来的安全态势。
大数据在网络安全态势感知中发挥着至关重要的作用。
首先，大数据为网络安全态势感知提供了丰富的数据来源。
网络中的各种设备和系统都会产生大量的数据，这些数据包含了关于网络运行状态、用户行为、攻击活动等方面的信息。
通过收集和分析这些数据，我们可以获取到全面、准确的网络安全态势信息。
其次，大数据技术使得对海量数据的存储和处理成为可能。
传统的数据处理技术在面对海量的网络数据时往往显得力不从心，而大数据技术，如分布式存储、并行计算等，能够高效地处理和分析大规模的数据，从而为网络安全态势感知提供了强大的技术支持。
再者，大数据分析方法能够从复杂的数据中挖掘出有价值的信息。
通过运用数据挖掘、机器学习等技术，我们可以发现数据中的隐藏模式和关联关系，从而更好地识别网络攻击行为，预测潜在的安全威胁。
然而，要实现基于大数据的网络安全态势感知并非易事，其中面临着诸多挑战。
数据质量和数据融合是首先需要解决的问题。
网络中产生的数据往往来源多样、格式不一、质量参差不齐。
有些数据可能存在缺失、错误或重复，这会影响到分析结果的准确性。
因此，需要对数据进行清洗、预处理和融合，以确保数据的质量和一致性。
隐私保护也是一个重要的问题。
在收集和分析网络数据的过程中，可能会涉及到用户的个人隐私信息。
如何在保障网络安全的同时，保护用户的隐私，是一个亟待解决的难题。
网络安全态势感知系统架构浅析
网络安全态势感知系统架构浅析首先，数据采集模块负责监测和收集网络中的各种安全事件和信息。
数据采集方式包括主动和被动两种。
主动采集是指采用主动扫描和监测技术，主动获取网络中的安全事件和信息；被动采集是指通过网络中的传感器、监控设备等 passively collecting data and information regarding security events and information in the network. Data collection methods include active and passive methods. Active collection refers to using active scanning and monitoring techniques to actively obtain security events and information in the network; passive collection refers to passively collecting data and information through sensors, monitoring devices, etc.in the network. The data collected includes network traffic data, system and application logs, vulnerability scanning results, intrusion detection system alerts, etc.其次，数据分析模块对采集到的数据进行处理和分析。
数据分析主要通过数据挖掘和机器学习等技术，对大量的数据进行分析和挖掘，从中识别出潜在的安全威胁和攻击行为。
数据分析包括实时分析和离线分析两种形式。
实时分析用于对即时的安全事件进行处理和响应，离线分析则用于对历史数据进行深入研究和挖掘。
网络空间安全态势感知
网络空间安全态势感知在当今数字化的时代，网络已经如同空气和水一样，成为我们生活中不可或缺的一部分。
我们通过网络购物、社交、学习、工作，享受着前所未有的便捷与高效。
然而，就像硬币有两面一样，网络在带来便利的同时，也隐藏着诸多安全风险。
网络空间安全态势感知，正是我们应对这些风险的重要手段。
什么是网络空间安全态势感知呢？简单来说，它就像是网络世界的“瞭望塔”和“预警器”，能够帮助我们全面、实时地了解网络空间的安全状况，预测可能出现的威胁，并及时采取措施进行防范和应对。
想象一下，一个庞大的网络系统就像一座复杂的城市，里面有无数的信息在流动，有各种各样的设备在运行。
网络空间安全态势感知就是要对这个城市的每一个角落进行监控，对每一条信息的流向进行追踪，对每一个设备的状态进行掌握。
通过收集、分析大量的数据，包括网络流量、系统日志、用户行为等，来发现潜在的安全威胁，比如黑客攻击、病毒传播、数据泄露等。
网络空间安全态势感知的重要性不言而喻。
首先，它能够帮助我们提前发现威胁，从而在攻击发生之前采取防范措施，将损失降到最低。
就像在暴风雨来临之前，我们提前关好窗户、加固房屋一样。
其次，它可以让我们更有效地分配资源，将有限的安全防护力量集中在最需要的地方。
再者，通过对网络安全态势的持续监测和分析，我们能够总结出威胁的规律和趋势，为制定更长远的安全策略提供依据。
那么，网络空间安全态势感知是如何实现的呢？这就涉及到一系列的技术和方法。
数据采集是第一步，就像为一场调查收集证据一样，我们需要从各种来源获取大量的数据。
这些数据可能来自网络设备、服务器、应用程序等。
接下来是数据处理和分析，这是整个过程的核心环节。
我们需要运用各种分析工具和算法，对采集到的数据进行筛选、整合、关联分析，从中找出有价值的信息和线索。
在数据处理和分析中，有一些关键的技术和方法。
比如，基于规则的检测，通过设定一系列的规则来判断数据是否异常；还有基于机器学习的方法，让计算机通过学习大量的正常和异常数据，自动识别出潜在的威胁。
态势感知系统POC总结
态势感知系统 POC总结 2021-7
网络安全态势感知 概念
一种基于环境的、动态、整体地洞悉安全风险的能力，以安全大数据为基础，从全局视角提升对安全威胁的发现识别、理解分析、响应处置能力的一种方式。
其目的是为安全决策与安全执行提供依据。
态势感知系统 功能/作用
1、通过威胁情报，发现、识别并定位威胁行为，木马通讯/
僵尸网/矿池/勒索/钓鱼/已标记的黑客IP等行为识别2、通过分析引擎，排除大量“噪音”，聚合关联事件，生成威胁画像，例如 攻击链检测，探测爆破-漏洞利用-目标控制-失陷破坏等阶段定位，为事件响应提供依据。
态势感知系统 工作原理分析网络流量包，依照情报信息，识别网络行为。
态势感知 对企业的价值1、提供横向攻击的防御能力，常规安全产品通常能防御前线，但后方安全无法照顾2、提供内网渗透APT（高级持续威胁）的识别能力，安全事故通常是由小小的事件累积到一定程度后才爆发的如勒索、拖库等，消除小事件萌芽可以有效避免安全事故爆发。
例如，僵尸网捕获到一定数量的肉鸡后，攻击者会转化为勒索软件播发源进行攻击以期获利。
POC 成果 （持续使用3个月）1、持续清理异常终端（定期与僵尸网/矿池等恶意目标通讯的设备） 200+ 台，避免内部主机沦陷成为攻击方的前哨基地。
2、屏蔽恶意网站 73个，保护用户中招。
态势感知开发的安全体系
态势感知开发的安全体系
态势感知开发的安全体系主要包括以下几个方面：
1.态势感知平台：它是主动防御时代最核心的网络安全平台，集检测、预警、响应处置等
功能于一体，被视为主动防御体系中的“安全大脑”。
其工作原理是对网络环境中引起网络态势发生变化的安全要素信息进行获取、理解、评估网络安全的状况并预测其发展趋势，然后以可视化的方式展现给用户，帮助用户实现相应的安全决策与行动，从而实现积极主动的动态安全防御。
2.安全建设目标：态势感知技术的引入使得安全建设的目标从满足合规转变为增强防御和
威慑能力，并更加注重对抗性。
这要求情报技术能够提供更高级别的支持和保障。
3.攻击检测对象：通过大数据分析、异常检测、态势感知、机器学习等技术，攻击检测的
对象已从已知威胁转变为未知威胁，以实现对高级威胁的检测。
4.威胁响应方式：态势感知系统强调对威胁的响应从人工分析并处置转变为自动响应闭环，
注重应急响应和协同联动，以实现安全弹性。
5.功能模块：态势感知系统主要包括检测、分析、响应、预测和预防等功能模块。
其中，
检测模块提供网络安全持续监控能力，及时发现各种攻击威胁与异常；分析模块则建立威胁可视化及分析能力，对威胁的影响范围、攻击路径、目的、手段进行快速研判；响应模块则根据分析结果进行有效的安全决策和响应；预测和预防模块则通过建立风险通报和威胁预警机制，全面掌握攻击者目的、技术、攻击工具等信息，以实现前瞻性的安全防护。
总的来说，态势感知开发的安全体系是一个集检测、预警、响应和预测等多功能于一体的综合性安全平台，旨在提升网络安全的防御能力和应急响应速度，保障用户业务的正常运行。
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网络安全态势感知系统简述
网络安全态势感知系统简述,网络通讯及安全,
陈柳巍,赵蕾,陈瑛琦约2758字
摘要:任务关键网络系统作为一类特殊的网络信息系统在影响人民生活和社会
发展的诸
多领域得到了广泛应用。
然而,不断恶化的网络环境使得该类系统面临的安全
问题日益突出,
在依靠传统网络安全技术无法满足人们对其安全需求的背景下,网络安全态势
感知研究便应
运而生。
综述了网络安全态势感知系统的国内外研究现状;介绍了Netflow基
本原理。
关键词:网络安全;态势感知;态势评估
中图分类号:TP393文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)13-3333-01
Outline of Network Security Situation System
CHEN Liu-wei, ZHAO Lei, CHEN Ying-qi
(Computer Office, Aviation University of Air Force, Changchun 130022, China)
Abstract: Mission-critical network system(MCNS), as a special kind
of network information system, has been widely applied in many fields
that affect people's lives and social development. However, network environment worsening makes security problems facing by the system become more and more obvious. Under the circumstances that traditional network security technologies can not satisfy people's security
requirements any longer, research on network security situational awareness (NSSA) emerges as the times require. The summarization of studying situation inNSSAS allover theworldwaspresented firstly. Basic principles and da-ta formats of Netflowwere given.
Key words: network security; situation awareness; situation assess-ment
1 概述
网络已经深入我们生活的点点滴滴,随着网络规模的不断壮大,网络结构的日益复杂,网
络病毒、Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大,传统的网络安全管理模式仅仅依靠防
火墙、防病毒、IDS等单一的网络安全防护技术来实现被动的网络安全管理,已满足不了目前
网络安全的要求,网络安全态势感知研究便应运而生。
当前,网络系统的安全问题已经引起社
会各方面的高度重视,各国政府都投入了大量的人力、物力和财力进行网络安全相关理论和技
术的研究。
我国将信息系统安全技术列为21世纪重点发展领域,并作为国家863计划和国家
自然科学基金的重点支持课题,2001年8月重新组建国家信息化领导小组,全力推进信息安全
的国家级规划,统管国家信息安全保障体系框架的建立。
2 网络安全态势感知系统的基本构成
网络态势感知系统通常是融合防火墙、防病毒软件、入侵监测系统(IDS)、安
全审计系统
等安全措施的数据信息,对整个网络的当前状况进行评估,对未来的变化趋势进行预测。
整个
系统基本可以分为四部分:数据信息搜集,特征提取,态势评估,网络安全状态预警。
2.1 数据信息搜集
整个系统通过对当前网络的状态进行分析,而反应这些状态的信息,也就是网络状态数据
需要系统自己获取,在信息搜集这个问题上有多种的方法,我们采取的方法是基于Netflow的
方法。
Netflow流量统计技术是由Cisco公司s在1996年开发的一套网络流量监测技术,目
前已内嵌在大部分Cisco路由器上,正逐渐成为业界标准。
Netflow工作原理是,在到达的数
据包中按照流量采样间隔采样数据包,把所采集到的所有数据包过滤并汇聚成
很多数据流,然
后把这些数据流按照流记录(flow record)格式存入缓存中,满足导出条件后再把它们通过
UDP协议导出。
对于信息的采集,我们采取间隔采样的办法,依据信道的繁忙程
度而设定相应
的采样间隔,减少采集器与路由器之间的通信频度,提高路由器的利用率。
目前常用的采样方
法有两种,即固定时间间隔采样和随机附加采样。
前者虽然周期采样简单,但是很可能导致采
样结果不全面、不真实;而后者样本之间是相互独立的,采样间隔是通过一个函数随机产生。
如果选用泊松函数,则该样本将满足无偏的,且泊松采样不易引起同步,它能精确地进行周期采样,也不易被预先控制。
2.2 特征提取
经过第一步的数据搜集,我们搜集了大量的数据,由于这些数据中存在大量的冗余的信息,不能直接用于安全评估和预测。
特征提取和预处理技术即从这些大量数据中提取最有用的信息并进行相应的预处理工作,为接下来的安全评估、态势感知、安全预警做好准备。
数据预处理和特征选择处于网络安全态势感知系统的底层。
2.3 态势评估
现有的风险评估方法很多,大部分学者认为可以分为四大类:定量的风险评估方法、定性的风险评估方法、定性与定量相结合的集成评估方法以及基于模型的评估方法。
事件关联与目标识别采用数据融合技术对多源流数据从时间、空间、协议等多个方面进行关联和识别。
态势评估包括态势元素提取、当前态势分析和态势预测,在此基础上形成态势分析报告和网络综合态势图,为网络安全管理员提供辅助决策信息。
单纯的采用定性评估方法或者单纯的采用定量评估方法都不能完整地描述整个评估过程,定性和定量相结合的风险评估方法克服了两者的缺陷,是一种较好的方法。
2.4 网络安全状态预警
通过前几个步骤的分析,取得了大量的网络状态数据,根据制定的标准,对网络
当前的状态,以及未来的状态有一定的预知,可以大概清楚网络未来的安全趋势,而网络的安全状态具体是什么,是安全还是有风险,这不是一句话就能概括的,仅仅给
出网络当前的安全状态是不够的,因为现在的网络规模很大,影响网络安全的事件很多,我们只能给出一个大概的安全等级,用可视化的方法展现给用户,如果分析出的结果网络安全状态不是很乐观,还要给出相应的解决方案供用户选择,这些方案的实行也是一个重要的的技术手段,比如说现在正在研究的微重启技术,微重启是一种新型的针对大型分布式应用软件系统的低损耗、快速恢复技术。
3 总结
随着网络规模的不断扩大,任务关键网络系统所面临的安全风险日益增大,其关键任务/服务一旦中断,将造成生命、财产等的重大影响和损失。
网络系统的安全问题正逐渐成为当下人们的研究焦点所在。
作为网络安全新技术发展的一个必然阶段,网络安全态势感知研究将改变以往以被动安全防护手段为主的局面,开创主动安全保障的新时代。
参考文献:
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