态势感知-知识图谱
态势感知 技术栈-概述说明以及解释
态势感知技术栈-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述随着信息技术的快速发展，各种智能设备和系统在我们生活和工作中扮演着越来越重要的角色。
在这一背景下，态势感知技术作为一种基于数据分析和机器学习的前沿技术，具有非常重要的意义。
通过对大数据的实时监测、分析和预测，态势感知技术可以帮助我们更好地理解和应对复杂的环境变化，提高智能化系统的效率和安全性。
本文将深入探讨态势感知技术栈在实际应用中的原理、方法和应用场景，旨在帮助读者更好地了解该技术的核心概念和技术要点，为读者提供一个全面的视角来理解和运用态势感知技术。
"1.2 文章结构": {"本文将首先介绍态势感知技术栈的概念及其在现实生活中的应用场景，然后深入探讨其技术原理，包括数据收集、处理和分析等方面。
接着，我们将详细分析该技术在不同领域的应用场景，如安全监控、智能交通等。
最后，通过总结要点，展望未来发展趋势，并探讨态势感知技术栈在实践中的重要意义。
通过全面深入的论述，读者将能够全面了解和掌握这一前沿技术。
"}1.3 目的本文旨在探讨态势感知技术栈在现代社会中的应用和发展前景。
通过对态势感知技术的概念、原理和应用场景进行解析，我们希望读者能够深入了解该技术在实际生活和工作中的重要性。
同时，文章还将总结该技术的关键要点，展望未来的发展方向，并探讨其实践意义，希望能激发读者对态势感知技术的兴趣，并促进该领域的进一步研究和应用。
通过本文的阐述，希望读者能够对态势感知技术有个更全面的了解，为其在各个领域的应用提供参考和启发。
2.正文2.1 概念解析在当前信息时代，大数据、人工智能、物联网等技术的快速发展，使得我们生活和工作中的数据量呈现爆炸式增长，如何从这海量的数据中挖掘出有价值的信息成为了一个重要的问题。
而态势感知技术正是应运而生的一种解决方案。
所谓态势感知，是指通过对环境中各种信息的采集、分析和处理，实时地监测和识别出环境中的状态、趋势和发展方向。
态势感知研究的方法论
文/中国科技大学网络态势感知研究中心 王砚方态势感知研究的方法论“态势感知”是网络安全文献中使用频度相当高的一个术语，态势感知已成为研究网络安全所必需解决的问题，但业内的专家对此可能有不同的理解。
本文企望通过相关的介绍和分析提出一己的看法。
“态势感知”概念的来源由于人的因素在动态系统（如飞机驾驶、空中交通管制、电力网管理等）中彰显出越来越大的重要性，M.R.Endsley在1995年提出人类决策模型，总结出包括采集、理解和预测三个层次的态势感知模型。
此模型基于各元素间的确定关系，例如由飞机的航速、方位角及风速判断它的落地点和落地时间，机场的空中交通管理人员就可以按事先确定的方案引导飞机安全降落。
再如战斗机驾驶员根据空中环境的动态变化，按规定的程序作战场上的各种相应的战术动作。
在自动控制设备运行时，遇到异常时操作员如何介入，也可按专家事先制定的方案进行。
总之，Endsley模型是指导人——机器的互动的原则：如果用较多的人工，可以得到对机器设备状态的较多的感知，因而可使设备接近最佳的状态；而如果自动程度较高，可以节省人工，但操作员的感知较少，遇到不理想的情况就难以作出抉择，在这个问题上，Endsley模型就是要解决人工同自动化之间最好的折中。
这种模型适用于处理简单的系统，专家的先验的成分较多。
显然，它不适用于复杂网络。
事实上自这个模型提出的十五年来，在许多方面开拓了研究，如人员培训、设计、工作团队协调等方法有不少成果。
国内有学者把它作为通用的理论模型，提出基于流量和局域网的单机日志的数据融合，建立大规模网络安全的态势评估模型。
到上世纪末，已经有人意识到仅靠在单个计算机上的防入侵设备已不能解决网络的安全问题，出现了把网络上安全传感器和计算机上的防入侵等设备同网络流控和管理结合起来的需求。
1999年T.Bass提出了多台安全传感器和入侵检测设备的数据融合的原理和流程，称为Bass模型。
Bass模型没有从网络本身的特点出发，而只是在数据融合技术方面就事论事。
华为云计算介绍
IaaS-4.安全-2
态势感知 SA= 检测DDoS攻击、暴力破解、Web攻击、后门木马、僵尸主 机、异常行为、漏洞攻击、命令与控制并聚合呈现 云堡垒机 CBH= 1提供主机、管理员账号、运维人员账号及权限变更的管理； 2提供单点登录、多因素认证、访问控制、授权管理；3提供SSH、TELNET、 RDP、VNC、SFTP和FTP等多种协议登录远程主机进行运维操作。 4提供 Linux命令审计和Windows操作录像来识别风险。 SSL证书管理 SCM=内部和外部SSL证书的统一管理（HTTPS服务所需加密 证书） 容器安全服务 CGS=扫描Docker节点容器镜像中漏洞扫描，安全策略实施和 异常事件收集 智能验证码服务 ICS=用户端设备信息采集和行为轨迹智能验证、拖动滑块和 设备信息验证、点选验证（12306验证）
02 IaaS-3.网络
虚拟私有云 VPC =虚拟局域网（隔离的、私密的虚拟网络环境） 弹性负载均衡 ELB =负载均衡器（Nginx） NAT网关 NAT =虚拟局域网网关（访问外网） 云专线 DC =本地到华为云私网的专线 虚拟专用网络 VPN =远程连接虚拟局域网的VPN 云解析服务 DNS = 域名转IP 云连接 CC = VPC之间以及云上多VPC与云下多数据中心之间 VPC终端节点 VPCES =通过专属网关，将VPC中的服务方便的提供给其它 VPC中的资源使用
03 PaaS-3.应用服务-2
API网关 APIG =API开放、购买和调用 应用编排服务 AOS =使用应用编排服务，通过模板对应用及应用所需资源进 行统一描述，一键式自动完成部署或销毁操作（docker-compose） 容器镜像服务 SWR =Docker镜像仓库 基因容器 GCS =支持DNA、RNA、液态活检等主流生物基因测序场景 （GATK4） 应用服务网格 ASM =Istio（服务治理）是基于Kubernetes（部署运维）构 建的开放平台提供熔断、限流降级、调用链治理等能力。 容器交付流水线 ContainerOps =Jenkins以DevOps理念为基础，面向从 源代码到生产上线全流程，提供代码编译、镜像构建、灰度发布、容器化部 署等一系列服务
关键信息基础设施安全保护技术体系
doi：10.3969/j.issn.1671-1122.2020.11.001关键信息基础设施安全保护技术体系郭启全1，张海霞2（1.公安部网络安全保卫局，北京 100741；2.中国科学院软件研究所，北京 100190）摘 要：关键信息基础设施安全保护是当前网络空间安全的核心任务。
文章阐述了开展关键信息基础设施安全保护的指导思想，提出了涵盖采集汇聚层、数据治理层、智慧大脑层、业务应用层的技术体系架构，引入大数据分析、人工智能、知识图谱等新型技术，构建网络空间安全地图，利用智慧大脑实现智能化、精准化的情报挖掘、目标画像、行为推理和预测预警，支撑“实战化、体系化、常态化”安全能力建设，为国家网络安全监管部门和重要行业开展关键信息基础设施安全保护工作提供借鉴。
关键词：关键信息基础设施；网络安全；智慧大脑；人工智能；网络空间地图中图分类号：TP309 文献标志码： A 文章编号：1671-1122（2020）11-0001-09中文引用格式：郭启全，张海霞. 关键信息基础设施安全保护技术体系[J].信息网络安全，2020，20（11）：1-9.英文引用格式：GUO Qiquan, ZHANG Haixia. Technology System for Security Protection of Critical Information Infrastructures[J]. Netinfo Security, 2020, 20(11): 1-9.Technology System for Security Protection of CriticalInformation InfrastructuresGUO Qiquan1, ZHANG Haixia2(1. Cyber Security Department, The Ministry of Public Security, Beijing 100741, China;2. Institute of Software, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)Abstract: Security assurance of critical information infrastructure is the core work of cyber security. This paper describes the guiding ideology of security assurance of criticalinformation infrastructure. Afterwards, it proposes the technical architecture including thecollection and aggregation layer, data governance layer, intelligent brain layer and businessapplication layer. Technologies such as big data analysis, artificial intelligence and knowledgemap are applied to construct cyber security geographic map, realize intelligent datamining,perform accurate portrait of critical targets, conduct behavior reasoning, provide threatearly-warning, and finally support the construction of practical, systematic and normalizedsecurity abilities. This paper aims to provide the basis for the national cyber securityregulatory authorities and important industries to carry out the security assurance work ofcritical information infrastructures.Key words: critical information infrastructure; cyber security; intelligent brain; artificial intelligence; cyberspace map基金项目：国家重点研发计划[2020YFB1806504]作者简介：郭启全（1962—），男，河北，研究员，硕士，主要研究方向为网络空间安全、网络空间地理学和人工智能；张海霞（1981—），女，河北，高级工程师，博士，主要研究方向为网络空间安全。
网络安全态势感知与可视化dashboard
网络安全态势感知与可视化dashboard在当今数字化时代，网络安全已成为企业和组织面临的重大挑战。
随着网络攻击手段的日益复杂和多样化，传统的网络安全防护手段已经难以满足需求。
网络安全态势感知作为一种新兴的网络安全技术，能够帮助我们全面、实时地了解网络安全状况，而可视化 dashboard 则为网络安全态势感知提供了直观、高效的展示方式。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术。
它通过收集、整合和分析来自各种安全设备、系统和网络流量的数据，来识别潜在的安全威胁、评估安全风险，并为安全决策提供支持。
网络安全态势感知的核心目标是提供对网络安全状况的全面理解，以便及时采取有效的防御措施。
那么，网络安全态势感知是如何工作的呢？首先，它需要从多个数据源收集数据，这些数据源包括防火墙、入侵检测系统、防病毒软件、服务器日志等。
收集到的数据经过预处理和标准化后，被输入到分析引擎中。
分析引擎使用各种分析方法和算法，如关联分析、机器学习、统计分析等，来识别异常活动和潜在的威胁。
然后，根据分析结果，对网络安全态势进行评估和预测，为安全决策提供依据。
然而，仅仅有网络安全态势感知还不够，如何将感知到的信息有效地传达给安全人员，以便他们能够快速做出决策，是一个关键问题。
这就需要借助可视化 dashboard 来实现。
可视化 dashboard 是一种将复杂的数据以直观、图形化的方式展示出来的工具。
通过可视化dashboard，安全人员可以一目了然地了解网络安全的整体状况，包括当前的威胁态势、受影响的资产、安全事件的分布等。
一个好的网络安全态势感知可视化 dashboard 应该具备以下几个特点。
首先，它应该具有清晰的布局和简洁的设计。
信息的展示应该层次分明，重点突出，避免过多的混乱和干扰。
其次，它应该提供多种视图和交互方式，以满足不同用户的需求。
例如，有些用户可能更关注整体的威胁态势，而有些用户可能更关心某个具体的安全事件的细节。
网络安全态势感知概述课件
设论域U和V，则U×V 的一个子集R，就是U到V的模糊关系，同样记作：
3、网络安全态势的预测
网络安全态势的预测是指根据网络安全态势的历史信息和当前状态对网络未来一段时间的发展趋势进行预测。目前网络安全态势预测一般采用神经网络、时间序列预测法和支持向量机等方法
基于 Markov 博弈模型的网络安全态势感知方法
基于 Markov博弈分析的态势量化评估
基于时间序列分析的态势预测
Markov博弈模型的建立
博弈三方: 攻击方：威胁 防守方：管理员 中立方：用户状态空间：TPN(t)的所有可能状态组成状态空间 k时刻状态空间为 TPN(t,k)={si(k), ej(k)},i=1,2,.....M j=1,2,.......N行为空间：博弈三方所有可能的行为集合攻击方：ut防守方：uv， 修补某个脆弱性、切断某条传播路径或关闭某个网络节点用户： uc，简化为网络访问率提高 10%和降低 10%
文章概述
基于态势感知的概念模型，详细阐述了态势感知的三个主要研究内容：网络安全态势要素提取、态势理解和态势预测，重点论述了各个研究点需解决的核心问题、主要算法以及各种算法的优缺点，最后对未来的发展进行了分析和展望。
概念概述
1988年，Endsley首先提出了态势感知的定义：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、网络安全态势要素的提取
网络安全态势要素主要包括静态的配置信息、动态的运行信息以及网络的流量信息。静态的配置信息：网络的拓扑信息，脆弱性信息和状态信息等基本配置信息动态的运行信息：从各种防护措施的日志采集和分析技术获取的威胁信息等。
2、网络安全态势的理解
在获取海量网络安全信息的基础上，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，本文称为态势评估。数据融合式态势评估的核心。应用于态势评估的数据融合算法，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法基于概率统计的融合方法基于规则推理的融合方法
电力系统态势感知
3
或收敛到局部极值点
难以高效处理多重
4
错误同时出现的情况
清华大学电机系柔输所，韩英铎&陆超等
是拼凑出 来的“虚 拟”潮流
难以满足 更快更准
的要求
24
基于全PMU的状态测量需要改进
数据带有时标
1
同步性好
数据更新周期短 2 子站可到10ms
可获得电压电流
3
相量数据
1 数据中存在误差 和不良数据
2
数据精度还不够， 难以直接应用
清华大学电机系柔性输配电系统研究所
7
区间低频振荡曾成为影响互联电网安全与高效运行 的瓶颈。然而，传统PSS可有效解决本地振荡问题，但对于区间模式，
存在信号可观性弱、适应性及协调性不足的问题
南方电网，已安装超过370台传统PSS，区间低频振荡仍是 限制西电东送传输极限的关键因素!一些单位思维僵化，一 味让生产单位增加PSS数量，实际问题并没有质的解决！
10
11
12
-470 0
1
2
3
4
5
6
时间（秒）
7
8
9
10
清华大学电机系柔性输配电系统研究所
14
14
推广应用到四川电网
广域励磁控制
二滩
瀑布沟
以四川送出联络 线功率为反馈信 号、以二滩、瀑 布沟等大型水电
厂为控制点，抑 制“川渝—华 中—华北”互 联系统低频振
荡，解决扰动 后“长治—南 阳—荆门”特 高压交流示范
中国PMU/WAMS应用情况
到2013年底全国 500KV变电站100%, 220KV变电站约 50%以上发电厂30万 机以上,都装了PMU, 估计超3000个； 美国不到1000个, 这是我们的优势.
网络安全态势感知技术的研究
网络安全态势感知技术的研究在当今数字化高速发展的时代，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广泛，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击手段不断翻新，攻击规模日益增大，给个人、企业乃至国家的信息安全带来了巨大的威胁。
在这样的背景下，网络安全态势感知技术应运而生，成为了保障网络安全的重要手段。
网络安全态势感知技术是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术。
它能够帮助我们全面了解网络的安全状况，及时发现潜在的安全威胁，并预测可能的安全风险。
简单来说，就像是给网络安装了一双敏锐的“眼睛”，让我们能够看清网络中的各种“风吹草动”。
要实现网络安全态势感知，首先需要进行数据采集。
这就好比是收集情报，只有掌握了足够多的信息，才能做出准确的判断。
数据的来源非常广泛，包括网络设备的日志、流量数据、系统配置信息、漏洞扫描结果等等。
这些数据就像是拼图的碎片，通过有效的手段将它们收集起来，才能拼凑出网络安全的全貌。
采集到数据后，接下来就是数据的预处理。
由于采集到的数据往往是杂乱无章、格式不一的，需要对其进行清洗、转换和整合，使其成为有价值、可分析的数据。
比如，去除重复的数据、纠正错误的数据、将不同格式的数据统一转换为标准格式等。
这一步骤就像是对收集来的情报进行筛选和整理，去除无用的信息，留下关键的线索。
在完成数据预处理后，就进入到了核心的分析阶段。
分析的方法多种多样，包括基于规则的分析、基于统计的分析、基于机器学习的分析等等。
基于规则的分析就像是按照既定的“法律法规”来判断数据是否异常；基于统计的分析则是通过对大量数据的统计特征进行分析，找出偏离正常范围的数据；而基于机器学习的分析则是让计算机通过学习大量的数据样本，自动发现潜在的安全威胁模式。
在分析的过程中，关联分析是一个非常重要的环节。
因为网络中的安全事件往往不是孤立存在的，它们之间可能存在着某种关联。
通过关联分析，可以将看似分散的安全事件联系起来，从而更全面、更深入地了解网络安全态势。
基于知识图谱的灾害场景信息融合技术
基于知识图谱的灾害场景信息融合技术李泽荃;徐淑华;李碧霄;李靖【摘要】在灾害场景下,信息来源广泛、体量巨大、种类繁多且数据格式多样,阻碍决策人员快速收集信息、理解场景态势及制定相应处置方案.灾害场景信息的实时融合,则是实现灾害场景态势感知的基础.本文探讨了本体构建和知识图谱构建的关键技术,提出了基于知识图谱的灾害场景信息融合方法,并给出了应用案例.本研究有助于提升灾害场景的态势感知能力,实现灾害应急的智能化水平.【期刊名称】《华北科技学院学报》【年(卷),期】2019(016)002【总页数】5页(P1-5)【关键词】知识图谱;态势感知;信息融合;灾害【作者】李泽荃;徐淑华;李碧霄;李靖【作者单位】华北科技学院管理学院,北京东燕郊 065201;华北科技学院管理学院,北京东燕郊 065201;华北科技学院管理学院,北京东燕郊 065201;华北科技学院计算机学院,北京东燕郊 065201【正文语种】中文【中图分类】TP391.1;TP180 引言随着汶川地震、南方雪灾、北京“7.21”特大暴雨等重大灾害事件的爆发，人们深刻体会到灾害对经济、社会、环境以及生产生活造成的严重影响。
为避免或减轻灾害导致的损失，学界从灾害的内在规律、演化机理以及应急管理策略等方向上开展了众多有意义的研究[1-3]。
另外，近年来随着信息技术的快速发展，特别是人工智能、大数据、云计算、物联网、地理信息等新技术的出现，为解决灾害场景的态势感知提供了思路[4]。
灾害场景态势感知，主要指对有限时空范围内灾害环境要素的察觉和理解，并对其未来的发展状况进行有效预测；而解决灾害场景态势感知问题的最核心任务，则是灾害场景信息的实时融合。
众所周知，灾害发生后，包括孕灾环境、承灾体及应急预案等方面的各类型的数据将汇集到一起，应急决策主体通过对其进行分析和研判，最终确定应急处置方案。
在此环境下，由于信息来源非常广泛、体量巨大、种类繁多且数据格式多样，将阻碍决策指挥人员快速理解信息和制定相关应急处置方案，影响应急救援的正常开展。
电力系统态势感知
其它中心站 节点 准稳态控制 与辅助决策
控制命令
动态/暂态控制 与辅助决策
控制命令
①
RTU PMU 智能表计 SCADA WAMS AMI
通信网络及其管理
实际电网
清华大学电机系柔输所，韩英铎&陆超等
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基于WAMS的实测潮流和暂态电压稳定评估—简图
集中与分散 结合的数据库 基于PMU和WAMS的在线潮流和网络拓扑
现有的调度安全分析与决策系统存在严重缺欠
静态稳定分析
静态稳定 分析结果 预警信息 在线整合潮流
模型管理 限额管理 故障集管理
遥测遥信 相量量测 二次信息
设备参数 电网模型 故障集 在线整合潮流
稳定裕度评估计算
暂态稳定 分析结果
暂态稳定分析
预警信息
电网实时监控 与智能告警
数据准备 动态稳定分析
动态稳定 分析结果
2006.8.29 ，0.63 Hz ； 2008.8.25，0.6 Hz…
南网8.25振荡，云贵联络线 峰峰值120MW，持续3分钟 华中10.29振荡，斗双线峰 峰值730MW，持续5分钟
国家电网情况类似
华北 2005.9.1，华中2005.10.29，2006.7.1， 山东电网 2007.1.29 ， 0.3 Hz，……
广域励磁控制提高水电送出极限
桃乡主变N-1故障，长治-南阳线两侧电压 0.95 0.9 0.85 0.8
电压/p.u.
0.75 0.7 0.65 0.6 0.55 0.5 0 1 2 3 时间(秒) 4 5 6 不投CAWPSS，长治侧 二滩投2+瀑布沟投2，长治侧 二滩投6+瀑布沟投3，长治侧 不投CAWPSS，南阳侧 二滩投2+瀑布沟投2，南阳侧 二滩投6+瀑布沟投3，南阳侧
网络安全知识图谱构建技术研究与实现
2、智能推荐：通过分析基于社交网络的知识图谱，我们可以了解用户的兴趣 爱好和行为习惯，从而为用户推荐更加精准的个性化内容和服务。例如，根据 用户的社交关系和兴趣偏好，推荐相关领域的文章、视频和产品等。
3、舆情监测：基于社交网络的知识图谱可以用于舆情监测领域。通过对社交 网络中的言论和观点进行分析，可以实时地了解公众对某一事件或话题的情绪 和看法，从而为决策者提供有力的参考依据。
（4）关系抽取：通过分析数据中的语义信息和语法结构，识别出实体之间的 复杂关系，如朋友关系、工作关系等。
（5）知识推理：利用推理规则和算法，推断出实体之间的隐性关系和潜在信 息，进一步完善知识图谱。
（6）可视化展示：将构建好的知识图谱以图形化的方式展示出来，方便用户 直观地了解知识点之间的关联和关系。
4、智慧城市：基于社交网络的知识图谱可以应用于智慧城市领域。
谢谢观看
网络安全知识图谱构建技术研究与实现
目录
01 一、网络安全知识图 谱概述
03 三、技术研究
02 二、构建技术 04 四、实现方案
目录
05 五、应用场景
07 参考内容
06 六、总结
随着网络技术的飞速发展，网络安全问题日益凸显。为了有效应对网络安全威 胁，构建网络安全知识图谱已成为一项至关重要的任务。本次演示将介绍网络 安全知识图谱构建技术的背景和意义，定义及相关技术，实现方案以及应用场 景，最后对网络安全知识图谱构建技术的发展趋势和前景进行总结。
三、技术原理
1、知识图谱的定义
知识图谱是一种以图形化的方式组织、表达和展示知识的工具。它以实体、属 性和关系为核心，将不同领域的知识有机地组织在一起，从而形成一个庞大的 知识网络。在知识图谱中，实体表示为节点，属性表示为连接节点的边，关系 表示为连接不同节点的路径。通过这种方式，知识图谱可以清晰地展示不同知 识点之间的关联和关系。
网络安全态势感知综述
网络安全态势感知综述网络安全态势感知是指利用各种技术手段和分析方法，对网络环境中的威胁、漏洞和攻击进行实时监测和分析，从而及时发现并应对可能的安全风险，保障网络安全和信息安全。
随着互联网的不断发展和网络犯罪的不断增加，网络安全态势感知成为保障网络安全的重要手段之一。
一、网络安全态势感知的重要性网络安全态势感知的重要性主要体现在以下几个方面：1. 及时发现网络威胁和漏洞通过网络安全态势感知，可以及时监测和发现网络环境中的各种威胁和漏洞，包括网络攻击、网络病毒、网络钓鱼等。
这有助于及时采取相应的防御措施，避免由于漏洞和威胁而导致的信息泄露、系统瘫痪等安全问题。
2. 改善安全防护能力通过网络安全态势感知，可以分析和评估网络安全防护系统的有效性和可靠性，及时发现并修补系统的漏洞和不足之处，提高安全防护能力，加强网络安全防御。
3. 促进安全决策网络安全态势感知的分析结果可以为组织和企业的安全决策提供重要参考，有助于制定和调整安全管理策略，提高对网络安全风险的认识和预防能力。
4. 提升应急响应能力网络安全态势感知可以帮助组织和企业建立起完善的网络安全事件响应机制，及时发现并应对网络安全事件，降低网络安全事件对组织和企业的损失。
二、网络安全态势感知的技术手段网络安全态势感知主要依靠各种安全技术手段和分析方法，下面简单介绍几种主要的网络安全态势感知技术手段：1. 安全事件管理安全事件管理是利用安全信息和事件管理系统（SIEM）等技术手段，对网络中的安全事件进行实时监测、分析和报警。
安全事件管理系统可以收集和分析来自各种网络设备和系统的安全事件日志，识别网络中的异常情况和可疑行为，并及时发出安全警报。
2. 威胁情报分析威胁情报分析是指通过收集和分析网络安全威胁情报，发现网络威胁和攻击的特征和趋势，为网络安全态势感知提供必要的信息支持。
威胁情报可以来自各种安全研究机构、厂商和组织，包括漏洞信息、恶意软件样本、攻击态势分析等。
态势感知_知识图谱
一、态势感知（SA）定义SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。
对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域）Level 3 - 未来状况的投影一级：环境中元素的感知实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。
对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。
飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。
在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。
一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。
一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。
二级SA:现状的理解实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。
理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。
它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。
2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。
军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定地点的行动报告，这意味着敌军正在附近集结。
或者它可能意味着看到沿着道路的车辆轨道，并从那里确定什么类型的部队和单位在军官自己的部队之前。
通过理解数据块的重要性，具有2级SA的个体将特定目标相关的含义和意义与手头的信息相关联。
三级SA：对未来状态的映射一旦人们知道这些元素是什么以及它们对于当前目标意味着什么，预测这些元素在（至少在短期内）将做什么的能力构成了3级SA。
一个人只能通过了解情况（2级SA）以及他们正在使用的系统的功能和动态，达到3级SA。
陆军指挥官可以映射到敌方部队接近的方向和他们自己的行动的可能影响，基于他们已经生成的2级SA。
网络安全中的态势感知与可视化技术研究
网络安全中的态势感知与可视化技术研究在当今数字化时代，网络已经成为人们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击手段不断翻新，攻击规模和频率不断增加，给个人、企业和国家带来了巨大的威胁。
为了应对这些威胁，网络安全中的态势感知与可视化技术应运而生，成为了网络安全领域的研究热点。
一、网络安全态势感知的概念与意义网络安全态势感知是指在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的要素进行获取、理解、评估和预测的过程。
它不仅仅是对网络安全事件的监测和告警，更是对网络安全态势的全面、深入理解和把握。
网络安全态势感知的意义在于，它能够帮助我们从全局的角度审视网络安全状况，及时发现潜在的威胁和风险，为网络安全决策提供有力的支持。
通过态势感知，我们可以了解网络中的资产分布、漏洞情况、攻击趋势等信息，从而有针对性地采取防范措施，提高网络的安全性和可靠性。
二、网络安全态势感知的关键技术（一）数据采集技术数据采集是网络安全态势感知的基础。
它包括从网络设备、主机系统、应用程序等多个来源收集各种类型的数据，如流量数据、日志数据、配置数据等。
为了确保数据的准确性和完整性，需要采用多种采集技术，如基于代理的采集、基于流量镜像的采集、基于 SNMP 的采集等。
（二）数据分析技术数据分析是网络安全态势感知的核心。
它需要对采集到的大量数据进行处理和分析，提取出有价值的信息。
数据分析技术包括数据挖掘、机器学习、关联分析、统计分析等。
通过这些技术，可以发现网络中的异常行为、攻击模式和潜在的威胁。
（三）态势评估技术态势评估是对网络安全态势进行定性和定量的评估。
它需要综合考虑网络中的各种因素，如资产价值、漏洞风险、攻击影响等，评估网络安全的整体状况。
态势评估技术包括风险评估模型、威胁评估模型、脆弱性评估模型等。
（四）态势预测技术态势预测是根据历史数据和当前态势，对未来网络安全态势的发展趋势进行预测。
态势感知_知识图谱
一、态势感知(SA）定义SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影,态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。
对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 —对环境中的元素的感知Level 2 —对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域)Level 3 - 未来状况的投影一级:环境中元素的感知实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态.对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。
飞行员需要感知的要素,如其他飞机，地形,系统状态和警告灯,以及他们的相关特性。
在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据,其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。
一个军官需要探测敌人,平民和友军的位置和行动，地形特征,障碍和天气。
一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。
二级SA：现状的理解实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。
理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。
它涉及集成许多数据以形成信息,并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。
2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。
军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定地点的行动报告,这意味着敌军正在附近集结。
或者它可能意味着看到沿着道路的车辆轨道，并从那里确定什么类型的部队和单位在军官自己的部队之前.通过理解数据块的重要性，具有2级SA的个体将特定目标相关的含义和意义与手头的信息相关联。
三级SA：对未来状态的映射一旦人们知道这些元素是什么以及它们对于当前目标意味着什么,预测这些元素在（至少在短期内）将做什么的能力构成了3级SA。
一个人只能通过了解情况(2级SA）以及他们正在使用的系统的功能和动态,达到3级SA。
陆军指挥官可以映射到敌方部队接近的方向和他们自己的行动的可能影响,基于他们已经生成的2级SA。
面向情报数据的安全态势感知
面向情报数据的安全态势感知发布时间：2021-08-09T15:00:22.593Z 来源：《探索科学》2021年6月作者：杨天长1 周雅楠2 [导读] 针对领域热点、产业和关注目标等的动态变化性、信息碎片化、关键信息隐蔽化导致单一维度的安全情报挖掘算法不能有效的获取动态变化的高价值情报，聚焦于感知网络安全“趋势”和“变化”，面向情报数据的安全态势感知技术研究面向情报数据的新兴热点和重要目标发现技术、多层级变化趋势分析技术和关注对象状态转移分析技术。
中国电子科技集团公司第三十研究所1 杨天长1 中国电子科技集团公司第十五研究所2 周雅楠2摘要：针对领域热点、产业和关注目标等的动态变化性、信息碎片化、关键信息隐蔽化导致单一维度的安全情报挖掘算法不能有效的获取动态变化的高价值情报，聚焦于感知网络安全“趋势”和“变化”，面向情报数据的安全态势感知技术研究面向情报数据的新兴热点和重要目标发现技术、多层级变化趋势分析技术和关注对象状态转移分析技术，满足对新兴热点和重要目标发现、多层级变化趋势、重点目标状态迁移分析等态势感知应用场景，为情报使用者进行决策提供安全情报支撑。
关键词：情报数据；安全态势；感知 1.面向情报数据的安全态势感知安全驱动情报不是简单类型或单一目标相关的，它呈现强烈的体系化特征，一方面安全驱动情报针对的网络空间是一个复杂的体系，涉及多个方向、领域和产业；另一方面活跃在网络中的目标也不仅仅是一个个独立的个体，还有许多相互关联的公司、机构和组织，甚至还有很多国家层面的意志在其中起着重要影响；同时二者也会相互影响，目标的研究活动会推动体系的发展变化，同时体系的发展变化也会导致新目标的出现及旧有目标的分裂、变化、消失等。
这些都会映射到网络空间发生的各个事件及其参与者的状态和发展变化之中，从事件出发可以分析挖掘网络空间中研究热点、目标的状态以及产业发展趋势等态势信息。
面向情报数据的安全态势感知基于安全情报知识图谱，在安全情报识别、溯源和关联分析结果的基础上，对网络安全情报的标签、特征和关系进行分析处理，及时发现新兴热点和重要目标并依据任务、用户、方向等从结果中筛选并存储为关注对象，分析提炼网络安全情报多维度、多层级的状态和变化趋势，总结生成关注对象的状态及其转移链实现安全态势的感知。
多模态态势感知的知识表示、表示学习和知识推理
多模态态势感知的知识表示、表示学习和知识推理
王昊奋;易侃;吴蔚;胡芳槐
【期刊名称】《指挥信息系统与技术》
【年(卷),期】2022(13)3
【摘要】针对多模态态势存在知识表示困难、知识化过程复杂、多模态知识难以
融合、知识智能应用程度低等难题,提出了面向战场态势感知多模态数据及知识的
统一知识表示模型,实现了事实类知识、动态事件、规则知识和多模态知识等高效
表示。
在此基础上,引入基于知识图谱的表示学习技术,为多模态数据及知识的统一
处理提供了方法,可支撑多模态知识的提取、融合、补全和联合学习,从而实现战场
态势感知知识图谱的构建;最后,以表示学习为基础,提出了基于态势感知知识图谱的知识推理框架,实现能力强、高效率、可解释的复合推理,为上层应用提供实现途径。
【总页数】11页(P1-11)
【作者】王昊奋;易侃;吴蔚;胡芳槐
【作者单位】同济大学设计创意学院;信息系统工程重点实验室;海乂知信息科技(南京)有限公司
【正文语种】中文
【中图分类】TP202
【相关文献】
1.采煤机概念设计的知识表示与知识推理
2."知识表示与知识推理"知识体的教学设计
3.一种新的知识表示和知识推理研究
4.基于图嵌入的兵棋联合作战态势实体知识表示学习方法
5.融合知识表示和深度强化学习的知识推理方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
态势感知方案
态势感知方案概述态势感知是指通过收集、分析和解释与特定目标相关的数据和信息，从而获得对目标状态的实时了解和全面认识。
在日常生活和各行各业中，态势感知方案被广泛应用于安全监控、数据分析、预测预警等领域。
本文将介绍一个基于机器学习的态势感知方案的设计与实施。
设计目标态势感知方案的设计目标是实现以下功能： 1. 数据收集：能够从各种数据源（传感器、日志、数据库等）中高效地采集数据。
2. 数据预处理：对采集到的数据进行清洗、过滤和转换，以确保数据的质量和可用性。
3. 特征提取：从原始数据中提取有意义的特征，以便用于后续的模型训练和分析。
4. 模型训练：利用机器学习算法对提取的特征进行训练，构建预测模型。
5. 实时监控：将训练好的模型部署在实时环境中，进行实时的数据监控和异常检测。
6. 可视化展示：通过可视化界面展示感知结果，帮助决策者直观地了解目标状态，并支持决策。
技术架构态势感知方案的技术架构如下所示：数据收集 --> 数据预处理 --> 特征提取 --> 模型训练 --> 实时监控 -- 可视化展示数据收集数据收集是态势感知方案的核心步骤之一。
可以通过多种方式进行数据收集，如传感器数据的采集、日志文件的读取、数据库的查询等。
数据收集需要确保数据的准确性和完整性，并考虑到数据的实时性要求。
数据预处理数据预处理是为了清洗、过滤和转换采集到的原始数据，使其具备可用性和可分析性。
常见的数据预处理方法包括数据清洗（删除重复数据、处理缺失值等）、数据过滤和转换（筛选数据、转换数据格式等）。
特征提取特征提取是从原始数据中提取出有意义的特征，以便后续的模型训练和分析。
特征提取可以基于领域知识进行手工设计，也可以通过机器学习的方法自动提取。
常用的特征提取方法包括统计特征、频域特征、时间序列特征等。
模型训练模型训练是基于机器学习算法对提取的特征进行训练，构建预测模型。
根据具体的业务需求和数据特点，可以选择适用的机器学习算法，如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
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态势感知-知识图谱
一、态势感知（SA）
定义
SA的正式定义是“对一定时间和空间环境中的元素的感知，对它们的含义的理解，并对他们稍后状态的投影，态势感知这个词最早来自于军队飞行员的领域。
对SA的正式定义分解为三个独立的层次：Level 1 - 对环境中的元素的感知
Level 2 - 对当前形势的理解（知识图谱的主要应用领域）
Level 3 - 未来状况的投影
一级：环境中元素的感知
实现SA的第一步是感知环境中的相关元素的状态，属性和动态。
对于每个域和作业类型，所需的要求是完全不同的。
飞行员需要感知的要素，如其他飞机，地形，系统状态和警告灯，以及他们的相关特性。
在驾驶舱里，持续监控所有相关的系统和飞行数据，其他飞机，和导航数据的任务相当繁重。
一个军官需要探测敌人，平民和友军的位置和行动，地形特征，障碍和天气。
一个空中交通管制或汽车司机有一套不同的态势感知。
二级SA:现状的理解
实现良好SA的第二步是理解数据和线索对目标和目的意味着什么。
理解（第2级SA）基于不相交的1级元素的综合，以及该信息与个人目标的对照（图2.3）。
它涉及集成许多数据以形成信息，并且优先考虑组合信息与实现当前目标相关的重要性和意义。
2级SA类似于具有高水平的阅读理解，而不是仅仅阅读单词。
军事指挥官的2级SA可能涉及理解在给定
成这些预测。
通过不断地前向映射，他们能够制定一套现成的战略和对事件的反应。
这让他们掌握主动，避免许多不期望的情况，并且当各种事件发生时也非常快速地响应。
二、知识图谱
1.知识图谱的概念
知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,其构成一张巨大的语义网络图，节点表示实体或概念，边则由属性或关系构成。
实体: 指的是具有可区别性且独立存在的某种事物。
如某一个人、某一个城市、某一种植物等、某一种商品等等。
世界万物有具体事物组成，此指实体。
如图1的“中国”、“美国”、“日本”等。
，实体是知识图谱中的最基本元素，不同的实体间存在不同的关系。
语义类（概念）：具有同种特性的实体构成的集合，如国家、民族、书籍、电脑等。
概念主要指集合、类别、对象类型、事物的种类，例如人物、地理等。
内容: 通常作为实体和语义类的名字、描述、解释等，可以由文本、图像、音视频等来表达。
属性(值): 从一个实体指向它的属性值。
不同的属性类型对应于不同类型属性的边。
属性值主要指对象指定属性的值。
如图1所示的“面积”、“人口”、“首都”是几种不同的属性。
属性值主要指对象指定属性的值，例如960万平方公里等。
关系: 形式化为一个函数，它把kk个点映射到一个布尔值。
在知识图谱上，关系则是一个把kk个图节点(实体、语义类、属性值)映射到布尔值的函数。
基于三元组是知识图谱的一种通用表示方式，三元组的基本形式主要包括(实体1-关系-实体2)和(实体-属性-属性值)等。
每个实体(概念的外延)可用一个全局唯一确定的ID来标识，每个属性-属性值对(attribute-value pair，AVP)可用来刻画实体的内在特性，而关系可用来连接两个实体，刻画它们之间的关联。
2.知识图谱的架构
知识图谱的架构包括自身的逻辑结构以及构建知识图谱所采用的技术（体系）架构。
2.1知识图谱的逻辑结构
知识图谱在逻辑上可分为模式层与数据层两个层次，数据层主要是由一系列的事实组成，而知识将以事实为单位进行存储。
如果用(实体1，关系，实体2)、(实体、属性，属性值)这样的三元组来表达事实，可选择图数据库作为存储介质，例如开源的Neo4j、Twitter的FlockDB、sones的GraphDB等。
模式层构建在数据层之上，是知识图谱的核心，通常采用本体库来管理知识图谱的模式层。
本体是结构化知识库的概念模板，通过本体库而形成的知识库不仅层次结构较强，并且冗余程度较小。
2.2知识图谱的体系架构
图1 知识图谱的技术架构
知识图谱的体系架构是其指构建模式结构，如图2.1所示。
其中虚线框内的部分为知识图谱的构建过程，也包含知识图谱的更新过程。
知识图谱构建从最原始的数据（包括结构化、半结构化、非结构化数据）出发，采用一系列自动或者半自动的技术手段，从原始数据库和第三方数据库中提取知识事实，并将其存入知识库的数据层和模式层，这一过程包含：信息抽取、知识表示、知识融合、知识推理四个过程，每一次更新迭代均包含这四个阶段。
知识图谱主要有自顶向下(top-down)与自底向上(bottom-up)两种构建方式。
自顶向下指的是先为知识图谱定义好本体与数据模式，再将实体加入到知识库。
该构建方式需要利用一些现有的结构化知识库作为其基础知识库，例如Freebase项目就是采用这种方式，它的绝大部分数据是从维基百科中得到的。
自底向上指的是从一些开放链接数据中提取出实体，选择其中置信度较高的加入到知识库，再构建顶层的本体模式。
目前，大多数知识图谱都采用自底向上的方式进行构建，其中最典型就是
Google的Knowledge Vault和微软的Satori知识库。
现在也符合互联网数据内容知识产生的特点。
军事应用示例：
关系融合应用比传统目标位置信息融合复杂，需要一定的知识积累，在建立战场目标知识库基础上，增加相关知识融合算法，实现知识迭代更新。
本文以陆战场目标关系融合应用为例，设计了关系融合的一般应用模式，主要包括陆战场目标本体理解、机场本体建模和机场实体知识图谱构建三个部分。
1）陆战场目标本体理解：陆战场目标包括机
场、阵地、营地、基地、障碍物、人物和车
辆等，表征目标的信息内容多样、属性元素
超多且关系复杂，对目标进行理解是第一
步。
充分利用人的记忆、阅读和思维规律，采用思维导图将图形、文字和颜色相结合，构建出机场知识体系。
从机场本体中心开
始，按照基本信息、组成结构、作战能力、综合保障、武器部署、周边防御、环境及影
响和动向趋势8个子主题不断扩展和深入，逐步形成一个向周围发散的树状图。
其中，同一层节点数表明思维的广度，一个分支长度表明思维的深度，最终构成机场本体完整认知的一幅思维图谱。
机场本体思维图谱如图1所示，机场目标知识图谱如图2所示。
2）机场本体建模：基于本文本体构建方法，对机场本体进行建模。
机场本体概念子类可分为军用、民用和军民用机场，关系包括部署、防御和保障等关系，如图2上半部分（模式层）所示。
3）机场实体知识图谱构建：根据建立的机场本体模型，针对结构化和非结构化信息，按照关系融合过程进行处理，构建机场实体知识图谱，如图2下半部分（数据层）所示。
图2 机场本体思维图谱
图3 机场目标知识图谱。