网络电磁空间态势感知模型研究
基于人工智能的网络安全态势感知技术研究与应用
基于人工智能的网络安全态势感知技术研究与应用目录1. 内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (3)1.3 文献综述 (5)1.4 研究内容和方法 (6)2. 网络安全态势感知概述 (7)2.1 网络安全态势感知定义 (9)2.2 网络态势感知技术发展历程 (10)2.3 网络态势感知关键技术 (11)3. 人工智能技术概述 (13)3.1 人工智能基础理论 (14)3.2 人工智能技术分类 (15)3.3 人工智能在网络安全领域的应用 (16)4. 基于人工智能的网络安全态势感知技术 (18)4.1 态势感知数据采集 (19)4.2 态势感知数据分析 (21)4.2.1 数据预处理 (22)4.2.2 特征选择与提取 (24)4.2.3 数据模型构建 (25)4.3 态势感知异常检测 (26)4.4 态势感知预警 (27)4.5 态势感知决策支持 (29)5. 应用场景与案例分析 (30)5.1 企业网络环境 (32)5.2 公共互联网 (33)5.3 金融行业 (35)5.4 政府机构 (37)6. 面临的挑战与未来发展趋势 (39)6.1 数据隐私与合规性问题 (40)6.2 人工智能技术更新迭代 (42)6.3 敌手对抗与攻击手段进化 (44)6.4 技术融合与创新 (45)7. 研究实践与结论 (46)7.1 研究成果 (48)7.2 应用案例总结 (49)7.3 研究局限与展望 (50)1. 内容描述这一章节将详细阐述基于人工智能的网络安全态势感知技术的研究背景、目标、方法和应用前景。
将介绍网络安全态势感知的概念和重要性，以及当前态势感知技术的局限性。
探讨人工智能在网络安全领域的应用潜力，特别是深度学习和机器学习技术如何帮助网络防御者更准确、更快地识别潜在威胁。
将描述研究的主要目标，包括开发更高效的人工智能算法用于威胁检测、攻击溯源和风险评估。
研究方法将具体说明实验设计、数据收集、特征提取和模型训练等关键步骤。
网络空间态势感知技术及其在网络安全中的应用
网络空间态势感知技术及其在网络安全中的应用网络空间是现代社会中不可或缺的重要组成部分，但是随着网络技术的不断发展，网络空间的安全问题也日益凸显。
在这样的形势下，网络空间态势感知技术的提出和应用就变得十分重要。
本文将从网络空间态势感知技术的定义入手，从其中探索其在网络安全中的应用，以及展望其未来发展趋势。
一、网络空间态势感知技术的定义网络空间态势感知技术是一种基于网络信息采集、处理和分析的技术，主要用于获取网络空间中信息的时效准确度和全面性，深刻理解网络空间的状态和发展趋势，提高对网络空间的掌握和应对能力。
这种技术主要分为两种，分别是有源态势感知技术和无源态势感知技术。
有源态势感知技术，是指通过信息源头的反馈和调查来获取网络空间中的信息，从而更好地应对各种网络攻击。
而无源态势感知技术，则是通过数据采集技术，采集网络通信数据并进行分析以获取信息，并在此基础上加强网络安全的保障。
二、网络空间态势感知技术在网络安全中的应用在网络安全中，网络空间态势感知技术发挥着至关重要的作用，主要表现在以下几个方面：1、提高网络安全监测水平网络空间态势感知技术可以提高网络安全监测的水平，及时发现并处理网络威胁。
通过对网络空间中大量信息的搜集和分析，能够更加准确地了解网络中可能存在的安全问题，并能够对网络空间安全进行保障。
有助于及时实施预防和应对措施，防范网络安全威胁。
2、增强网络边界防御水平网络空间态势感知技术还能帮助网络边界的防御水平。
其首先可以及时判断网络攻击，并针对性地进行反制。
其次，该技术可以通过对网络信息安全的监测和掌握，提高对网络边界的控制力，并加强对异常网络流量的检测和监测能力，从而让网络攻击者望而生畏。
3、提高网络安全应急响应速度网络空间态势感知技术还可以提高网络安全应急响应的速度。
在面对网络攻击和其他网络安全事件时，网络空间态势感知技术可以帮助反应速度更快、响应更迅速。
对网络空间的态势感知可以极大地缩短事件发生和处理之间的时间，从而减轻安全事件的影响和损失。
网络态势感知(NSSA)PPT课件
变化，常用的建模方法有马尔可夫模型法、时间序列分析法、机 器学习法、博弈论法。 • 2）攻击目的的理解： • 特征：基于被管对象中资产的功能及重要性，推断攻击者的攻击 意图和进行攻击溯源，常用建模方法是基于动态后向传播的神经 网络和协方差相结合的方法
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谢谢观看！
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15Leabharlann 20215网络安全态势觉察研究内容
➢基本任务：辨识出系统中所有活动以及这些活动的规律及特征；
➢研究热点方案：
• 1）基于先验知识：
• 特征：基于专家经验和知识定义知识库，常用建模方法是基于场 景的方法。
• 2）不基于先验知识的方法：
• 特征：通过数据挖掘、机器学习等技术分析警报之间的关系，以 还原完整的攻击过程，常用建模方法有相似性法、因果关联法、 交叉关联法。
➢概念：感知大量的时间和空间中的环境因素，理解他们的意义， 并预测他们在不久将来的状态；总的可以概括成：感知、理解、 预测；简而言之就是始终掌握你周围复杂、动态环境的变化。
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网络安全态势感知的概念与理解
➢概念： • 1）对网络安全状态的认知过程，包括从系统中测量到的原始数
据逐步进行融合处理实现对系统背景的状况及活动语义的提取， 识别出存在各类网络活动以及其中异常活动的意图，从而获得据 此表征网络安全态势及对网络正常行为影响的了解。 • 2）NSSA任务包括网络安全态势觉察、网络安全态势理解、网络 安全投射3个层面。
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➢ 结语
NSSA是一个完整的认知过程，它不仅是将网络安全要素进行简单 的汇总和叠加，而是根据不同用户需求以一系列具有理论支撑的模 型为依据，找出个安全要素之间的内在关系，实时的分析网络安全 状况；但由于在现有的网络安全事件融合计算中的网络安全状态量 化表达的观点，均未完整的反映其目标和任务，导致至今为止尚未 形成完整的体系和明确一致的目标。
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。
电磁态势智能感知关键技术研究
电磁态势智能感知关键技术研究电磁态势智能感知关键技术研究近年来，随着无人机、物联网和5G通信等技术的快速发展，电磁环境变得越来越复杂和拥挤。
为了有效利用电磁资源，保障国家安全和信息通信的顺利进行，电磁态势智能感知技术成为当前研究的热点领域之一。
本文将重点讨论电磁态势智能感知关键技术的研究进展和应用前景。
电磁态势智能感知技术是指基于传感器、信号处理、大数据分析和人工智能等技术手段，通过对电磁环境的感知、理解和分析，实现对电磁态势的智能化感知和识别。
它可以帮助实时监测和分析电磁环境中的各种干扰源、无线通信信号和电磁辐射源，并进行合理的资源分配和决策支持。
首先，电磁传感器的研发和应用是电磁态势智能感知的基础。
如何设计高灵敏度、高信噪比的传感器，并实现对广泛频率范围内的电磁信号的感知和采集是当前的研究重点之一。
例如，研究人员正在研发新型的宽频带雷达和光纤传感器，以实现对电磁信号的高效感知。
其次，信号处理技术在电磁态势智能感知中起着至关重要的作用。
通过对感知到的信号进行预处理、特征提取和信号识别，可以有效地分析和识别电磁环境中的各种信号源。
目前，常用的信号处理技术包括时频分析、小波变换和谱估计等。
此外，还有一些新兴的信号处理方法，如压缩感知、深度学习和稀疏表示等，正在被积极研究和应用于电磁态势智能感知领域。
与此同时，大数据分析和人工智能技术对电磁态势智能感知的进一步提升具有重要意义。
大数据分析可以挖掘和发现电磁环境中的潜在规律和异常信号，为态势感知提供更精确的信息。
人工智能技术，如机器学习和深度学习，可以通过建立模型和算法来解决传统方法难以解决的问题，并根据历史数据和经验进行决策和推理。
电磁态势智能感知技术的应用前景广阔。
首先，它可以应用于国防军事领域，提高对电磁干扰和敌方通信信号的感知和识别能力。
其次，它可以应用于公安安全领域，用于监测和识别无线通信设备的非法使用和犯罪活动。
此外，电磁态势智能感知技术还可以应用于无线通信和电子设备领域，优化无线资源分配和频谱利用效率，提升通信质量和用户体验。
网络安全态势感知与智能预警模型
网络安全态势感知与智能预警模型在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，伴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，攻击规模和危害程度不断加大，给个人、企业乃至国家的信息安全带来了严重威胁。
为了有效地应对网络安全威胁，保障网络空间的安全，网络安全态势感知与智能预警模型应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状态进行实时监测、分析和评估的技术手段。
它通过收集、整合和分析来自网络各个层面的安全数据，包括网络流量、系统日志、漏洞信息等，来全面了解网络的安全状况。
而智能预警模型则是在态势感知的基础上，利用数据分析和机器学习算法，对可能出现的安全威胁进行预测和预警，从而帮助网络安全管理人员提前采取防范措施，降低安全风险。
网络安全态势感知的实现需要依靠一系列的技术和工具。
首先，数据采集是态势感知的基础。
通过部署各种传感器和监测设备，如入侵检测系统（IDS）、入侵防御系统（IPS）、防火墙等，可以实时获取网络中的各种安全数据。
这些数据来源广泛，包括网络设备、服务器、应用系统等。
然后，对采集到的数据进行预处理和整合，去除冗余和错误的数据，并将其转换为统一的格式，以便进行后续的分析。
数据的分析是态势感知的核心环节，通常采用数据分析技术，如数据挖掘、关联分析、统计分析等，来发现数据中的潜在模式和异常行为。
例如，通过关联分析不同来源的数据，可以发现隐藏在网络中的攻击链条；通过统计分析网络流量的变化，可以及时发现异常的流量峰值。
最后，通过可视化技术将分析结果以直观的图形和图表展示出来，帮助网络安全管理人员快速了解网络的安全态势。
智能预警模型是网络安全态势感知的重要组成部分。
它利用机器学习和人工智能算法，对历史安全数据进行学习和训练，建立预测模型。
常见的算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。
这些算法可以根据网络的历史行为和当前状态，预测未来可能出现的安全威胁。
网络安全态势感知技术及应用研究
网络安全态势感知技术及应用研究随着互联网技术的不断发展，网络安全问题也变得越来越突出。
大规模网络攻击、数据泄露等安全事件时有发生，对企业和个人造成了巨大的损失。
因此，网络安全态势感知技术和应用研究显得尤为重要。
网络安全态势感知技术是一种对网络状况进行实时监测、分析、预测和管理的技术，能够帮助企业和个人及时发现安全威胁并采取有效措施。
它通过对网络和系统日志的分析，可实现网络流量检测、恶意代码检测、入侵检测等多种安全防护措施，并能够识别和统计网络攻击者的行为模式，从而提高安全防护的能力。
网络安全态势感知技术的应用十分广泛，可应用于政府、金融、医疗、教育等各个领域。
在政府部门中，网络安全态势感知技术可以帮助政府机构实现对各种网络安全事件的及时监测和预警，以便更有效地应对各种网络安全威胁。
在金融行业中，网络安全态势感知技术能够保护金融机构的网络数据安全，防止各种网络攻击事件对金融企业造成的损失。
在医疗和教育领域中，网络安全态势感知技术则可以保护病人和学生的隐私安全，防止敏感的个人信息泄露。
网络安全态势感知技术的研究和应用面临很多难题。
首先，网络安全态势感知的数据量和复杂性非常大，因此需要采用高效的算法和技术来加速数据的收集、存储、处理和分析。
其次，不同的企业或组织之间存在着巨大的差异，包括网络结构、网络流量、使用的设备和软件等等，因此需要针对不同的情况制定相应的安全方案。
再次，网络攻击手段和模式不断更新，使得安全防护的难度不断增加。
因此，网络安全态势感知技术研究和应用必须不断更新和完善。
网络安全态势感知技术和应用研究的发展离不开相关的研究人员和实践者的努力和支持。
政府和企业需要增加对网络安全的投入和重视，建立完善的网络安全体系，提高企业和个人对网络安全的自我保护意识和能力。
同时，还需要加强对网络安全法律法规的制定和执行，为网络安全提供更有效的法律保障。
总的来说，网络安全态势感知技术和应用研究是网络安全领域中的重要研究方向，是保护数据安全的重要手段。
网络安全态势感知技术研究
第3期2019年1月No.3January ，2019陈亚（江苏省教育考试院，江苏南京210024）引言近年来，随着云时代的来临，以云计算和大数据为代表的新型信息技术的发展和应用，引发了多领域的计算处理模式的革新，在促进数据信息应用和提升协同计算能力方面取得显著成绩。
然而伴随着信息科技的进步，我国网络空间安全也面临着更加严峻的威胁和挑战，近几年的网络攻击、信息泄露、数据窃取、网络诈骗事件层出不穷。
所有的问题都暴露出我国目前重要信息系统安全防护工作的不足和网络安全重大事件预警防御手段的欠缺。
随着“网络强国战略”被正式提出，网络信息安全工作上升到国家和战略层次，加强和完善网络安全管理和预警防御系统，实现对安全风险的实时监控与准测预警以及对网络安全态势的全方面感知（NSSA ）和响应工作刻不容缓。
1现状及存在的问题经过多年的信息化建设，各个政企单位均已经部署了各种安全设备［1-2］，但依然存在信息孤岛、漏洞弥补不及时、高级威胁对抗能力差等不足，具体问题包括几个方面。
1.1重大安全事件监控技术手段的不足日常工作中，更加重视典型防护手段的建设，但是在重大事件的网络安全保障工作中，需要实时监控的安全事件种类更多，例如网站安全状态的监控（被黑、挂马、暗链、可用性差等）、内网服务器的安全监控（可用性差、病毒入侵、数据泄露）、终端的安全监控（病毒入侵、非法外联、非法接入）。
1.2高级威胁的分析技术手段不足过去的系统建设更多考虑从数据中直接看到结果，在实际业务中更多应该由安全分析人员综合各类系统、工具所产生的数据进行深度关联分析和综合研判。
目前，这类帮助分析人员的分析技术比较缺失，直接影响了对APT 这样高级威胁的分析和研判水平。
1.3网络空间基本情况不明系统建设越来越多，越来越复杂，安全部门对网络情况缺少清晰的掌握，不能确定有哪些在线的资产，不知道某些设备或数据的所有人，不了解哪些资产暴露在互联网上。
1.4缺少对漏洞风险的闭环管理安全人员只是定期地扫描漏洞，无法对漏洞的修补情况做到及时有效的闭环管理。
网络安全态势感知与风险评估技术研究
网络安全态势感知与风险评估技术研究在数字化时代，互联网已经成为人们日常生活中不可缺少的一部分。
然而，随着互联网规模和复杂性不断扩大，网络安全问题也日益凸显。
面对众多的网络攻击和安全威胁，仅仅依靠传统的安全防御手段是不能完全保障网络安全的。
因此，网络安全态势感知与风险评估技术的研究变得越来越重要。
一、网络安全态势感知技术的研究网络安全态势感知是指通过实时监控、收集和分析网络可获得的有关信息和安全事件，形成对网络安全状态的感知和认知。
它可以帮助网络管理员及时发现潜在的网络安全威胁和攻击行为，及时进行应对和处理，以减少网络安全事件的发生和对网络的影响。
网络安全态势感知技术主要包括以下方面：1.实时监控和数据采集技术网络安全态势感知需要实时、准确地监控和感知网络状况，因此必须使用高效的数据采集技术。
这包括诸如网络流量分析、包嗅探和流量记录等技术，可以获取网络的流量和事件数据。
2.数据分析和挖掘技术收集到的网络数据需要经过分析和挖掘才能为网络安全态势感知提供支持。
数据分析和挖掘技术可以通过特定的算法和模型，识别网络上的异常行为、发现威胁和攻击等。
3.实时预警和响应技术网络安全态势感知需要发现和分析网络威胁和攻击，及时进行预警和响应。
实时预警和响应技术可以使安全人员在网络出现异常时及时采取预防措施。
例如，自动化的安全集中管理系统可以在检测到网络攻击时自动禁止攻击者的访问请求。
又如，网络入侵检测系统发现入侵行为后，能够立即将攻击数据传输给安全管理平台，触发系统报警和通知。
二、网络安全风险评估技术的研究除了对网络安全攻击进行实时监控和感知外，网络安全风险评估技术也非常重要。
风险评估技术可以通过对网络安全的威胁和漏洞的识别，对网络的安全风险进行量化分析，以便确定有关的安全漏洞，提高安全性和降低网络风险。
网络安全风险评估技术主要包括以下方面：1.网络漏洞评估技术网络漏洞评估是指采用特定的工具和技术，对网络安全漏洞进行识别、扫描和检测。
解读网络安全态势感知研究进展
解读网络安全态势感知研究进展【文章摘要】首先指出了网络安全态势感知研究的必要性，介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务；其次，详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术；最后，总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。
随着计算机和通信技术的迅速发展，伴随着用户需求的不断增加，计算机网络的应用越来越广泛，其规模也越来越庞大。
同时，网络安全事件层出不穷，使得计算机网络面临着严峻的信息安全形势，传统的单一的防御设备或者检测设备已经无法满足安全需求。
网络安全态势感知（NSSA）技术能够综合各方面的安全因素，从整体上动态反映网络安全状况，并对安全状况的发展趋势进行预测和预警，为增强网络安全性提供可靠的参照依据。
因此，针对网络的安全态势感知研究已经成为目前网络安全领域的研究热点。
一、网络安全态势感知相关概念1.1 网络安全态势感知的概念态势感知（situation awareness）这一概念源于航天飞行的人因（human factors）研究，此后在军事战场、核反应控制、空中交通监管（air traffic control，ATC）及医疗应急调度等领域被广泛研究。
Endsley把态势感知定义为“在一定的时空条件下。
对环境因素的获取、理解以及对未来状态的预测”，整个态势感知过程可由如图1所示的三级模型直观地表示出来。
图1：态势感知的三级模型网络安全态势感知源于ATC态势感知，是一个比较新的概念，并且在这方面开展研究的个人和机构也相对较少。
1999年，Bass首次提出了网络态势感知（cyberspace situation awareness）这个概念，并对网络态势感知与ATC态势感知进行了类比，旨在把ATC态势感知的成熟理论和技术借鉴到网络态势感知中去。
网络安全态势感知包含了两层含义：实时地根据网络安全设备的告警信息及其他信息，进行关联归并、数据融合等操作，实时反映网络实际的运行状况；根据历史数据进行一定的离线分析，采用一定手段对潜在可能的威胁进行预测。
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。
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。
网络安全态势感知研究现状及分析
网络安全态势感知研究现状及分析［摘要］网络安全态势感知是网络安全领域的热点课题,开展这项研究,对于提高网络系统的应急响应能力、缓解网络攻击所造成的危害、发现潜在恶意的入侵行为、提高系统的反击能力等具有重要的意义。
本文探讨了研究的现状并分析了其重要性。
［关键词］CBR原理；网络安全态势感知；研究现状1 CBR原理概述1.1 简单误报识别一是利用网络拓扑信息及主机配置信息识别误报。
比如：主机安装apache 作为Web服务器针对IIs服务器的unicode攻击报警就可以通过主机配置信息识别为误报。
二是基于入侵场景完整性原则识别误报。
一般来说,一次成功的黑客入侵是通过多个相关入侵攻击活动组成的。
相反,孤立的单一入侵报警则很有可能是误报或是失败的入侵企图。
因此,基于此假设,我们可以有效识别部分误报。
三是利用漏洞扫描器的检测结果验证入侵报警是否为误报。
入侵检测系统（Intrusion Detection System,IDS）是对计算机或计算机网络系统中的攻击行为进行检测的自动系统。
实际中运行的IDS均存在着大量的误报警,据统计误报警的数量最高可达99％。
误报警产生的原因可以分为两类：第一类是攻击特征描述不完善或者检测系统自身在算法和分析方法等方面存在缺陷；第二类是网络数据包内确实包含攻击特征,但是对于具体的目标或者环境没有作用或不构成威胁,仍被判定为攻击的情况。
事实上,由于报警被误判后的代价是不均衡的,即真报警被误判为误报警所付出的代价要比相反的大,因此如何在保证较高的检测率和较低的误报率的前提下降低IDS的误报警已经成为入侵检测领域的研究热点。
1.2 网络安全态势感知的产生现有的网络安全防护主要依靠病毒检测、入侵检测和防火墙等单点安全设备,由于它们彼此间缺乏有效协作,使得各类安全设备的效能无法得到充分发挥,网络系统的安全问题已成为影响Internet和各类应用发展的主要问题。
网络安全态势感知(Network Security Situation Awareness,NSSA)在此背景下产生,目的是从总体上把握网络系统运行的安全状况及未来趋势,实时感知目前网络所面临的威胁,为及时、准确的决策提供可靠依据,最终将网络不安全带来的风险和损失降至最低。
基于态势感知的网络安全技术研究
基于态势感知的网络安全技术研究网络安全是近年来对于整个世界来说都变得越来越重要的问题，面对着不断更新换代的科技和企图攻击网络安全的黑客们，传统的网络安全技术已经有些难以适应现有的网络安全形势。
因此，基于态势感知的网络安全技术日益成为了网络安全领域的研究热点。
什么是态势感知？态势感知是一种可以通过网络感知技术进行监控、采集并分析互联网环境数据，以绘制与网络相关的各种信息、事件以及漏洞的实时、全局态势的技术。
网络空间的环境、业务、威胁、操作等情况均会对于网络空间的安全状态造成影响。
利用态势感知技术，对网络数据的情况进行分析，进行实时的监控和管理，可以克服传统的网络安全技术面临的一些问题。
基于态势感知的网络安全技术基于态势感知的网络安全技术，是在利用大数据分析，将信息采集、处理、统计、分析、预警等动作进行有机组合，从而建立一个全方位、多层次、实时性极高、自适应网络安全保障体系。
主要包括以下几个方面。
实时感知：在网络空间中，信息变化是随时都在发生，网络数据与其他环境数据随着时间和空间的变化而发生变化。
随着信息数据量的不断扩大，传统的网络安全方法的反应速度已经跟不上改变的速度。
基于态势感知的网络安全技术可以对网络数据进行实时的感知，让网络管理员及时掌握各种网络数据信息的变化。
智能警戒：结合大数据分析的思想，基于态势感知的网络安全技术可以对网络数据进行智能分析和判断，依据相应的指标进行判定和预警。
利用高效的算法，快速实现匹配目标的提取和分类，可以快速识别和捕获网络威胁事件，为网络管理员提供方便的决策依据。
多源数据聚合与分析：在网络空间中，有多种类型的数据，如业务数据、安全数据、设备数据等，这些数据来自不同来源，数据的数量和种类非常之多，需要进行聚合和分析才能有效地做出安全防御决策。
基于态势感知的网络安全技术采用各种技术将多源数据进行聚合，分析网络数据，找出可能存在的安全威胁点。
自适应防御：网络威胁随时都在发生，基于态势感知的网络安全技术是在传统网络安全的防御模式上，采用了一种更加智能、自适应、有效的防御方式，即使是针对新发现的安全漏洞，也可以通过快速的反应和更新，迅速找到针对个别或多个威胁的防御策略，从而达到有效的防御效果。
网络安全态势感知可视化的研究与实现
ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ，ｗｈｉｃｈ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ ａｗａｒｅｎｅｓｓ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ，ｗｉｔｈ ｔｈｅ
ａｄｖａｎｔａｇｅ
ｏｆ ｔｈｅ ｓｃａｔｔｅｒ
ｄｉａｇｒａｍ，ａｎｄ
ｅｘｐｒｅｓｓ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｖｉｓｕａｌｌｙ，ｂｙ ｔｈｅ
ＩＩ
ｓｔｙｌｅｓ
ｂｕｒｄｅｍｏｍｅ ｗｏｒｋ
ｔｈｅ
ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ－ｃｏｌｌｅｃｔｔｉｎｇ．Ｗｉｔｔｌ
ｏｎ
ｔｈｅ ｓｕｐｐｏｒｔ ｏｆ ＮＳＡ，ｉｔ ｂｅｃｏｍｅｓ
ｒｅａｌｉｚａｂｌｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｏｒ ｔｏ ｓｐｅｎｄ ｍｏｒｅ ｔｉｍｅ
ｔｈｅ ａｎａｌｙｓｉｓ
ａｎｄ
ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ
本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明
Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ
பைடு நூலகம்
ａｎｄ
ｅｘｐｅｒｔｉｓｅ，ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｖａｌｉｄａｔｅｄ
ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇｌｙ．
（ｇ）Ａ
ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ
ｏｎ
ｎｅｔｗｏｒｋ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ ａｗａｒｅｎｅｓｓ ｉｓ
ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａｎｄ
通过可视化技术的引入以及深入研究网络态势感知系统在处理能力的多个方面都有了明显的改善具体表现在如下3个方261结果清晰化对于态势感知的结果利用可视化技术用户以及管理人员可以摆脱简单的文本表格等简单的表示方式以图表地图等多种形式利用色彩层次等图形元素将分析结果直观清晰地进行展示
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。
高校校园网网络安全态势感知研究
高校校园网网络安全态势感知研究引言：随着信息技术的迅猛发展，高校校园网已经成为高校师生学习和交流的重要平台，但同时也面临着安全问题。
校园网的网络安全已经成为高校关注的焦点，研究高校校园网的网络安全态势感知具有重要的意义。
一、高校校园网网络安全态势感知的定义和重要性网络安全态势感知是指通过对网络中的安全相关数据进行监测、分析和处理，从而全面了解网络的安全情况。
高校校园网网络安全态势感知能够帮助高校了解校园网的安全状况，发现潜在的安全威胁，及时采取相应的措施保障师生的网络安全。
二、高校校园网网络安全态势感知的方法1. 数据采集：通过高校的网络设备，采集校园网中的网络数据，包括流量、日志、用户行为等。
2. 数据处理：将采集到的数据进行预处理，包括去除噪音、去除冗余数据等，然后进行数据聚类和特征提取，以便更好地进行分析和判断。
3. 安全事件检测：利用机器学习和数据挖掘等技术，对校园网中的数据进行分析和检测，发现异常流量、恶意行为等安全事件。
4. 安全态势评估：根据检测到的安全事件，对校园网的安全状况进行评估和分析，了解校园网的安全态势。
5. 安全策略制定：基于安全态势评估的结果，制定相对应的安全策略和措施，预防和应对潜在的安全威胁。
三、高校校园网网络安全态势感知的挑战和解决方法1. 大数据处理：高校校园网中的网络数据量庞大，处理起来非常复杂，需要引入大数据技术进行处理和分析，以提高处理效率和准确性。
2. 恶意行为检测：校园网中存在各种各样的恶意行为，如DDoS攻击、僵尸网络等，如何准确地检测这些恶意行为成为了一个难题，需要引入先进的检测方法。
3. 安全策略制定：校园网的安全策略制定需要考虑到多方面的因素，如网络拓扑结构、业务需求等，如何制定出适合高校校园网的安全策略是一个重要的问题。
网络安全态势感知技术研究现状
文章编号：2095－6835（2020）14－0001－05网络安全态势感知技术研究现状陈伟然，朱重伟（水电十四局大理聚能投资有限公司，云南大理671000）摘要：长久以来，网络安全态势感知技术的研究取得了长足的进展，但是随着大数据时代的来临，先前的研究显示出其局限性和不足之处，人工神经网络的出现促进了网络安全态势感知技术的进一步发展。
着重分析了神经网络在网络安全态势中的应用，解决了网络安全态势的特征提取和预测问题，为神经网络技术与网络安全态势感知技术的结合奠定了基础。
关键词：神经网络；态势预测；网络安全；态势感知中图分类号：TP393.08文献标识码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2020.14.0011引言随着社会的发展和人们之间更多的沟通要求，网络在人们的日常生活中起着越来越重要的作用，包括计算机网络、无线通信网络等[1-3]。
相应地，当人们上网发送和接收私人数据时，网络攻击变得更加频繁。
然而，仅通过单一防御方法很难解决这些安全问题。
在如此严酷的环境下，获取和处理安全信息的综合技术——网络安全状况感知（NSSA）受到了广泛的关注[4-5]。
网络安全态势感知起源于古代军事对抗思想，该技术在航空领域得到首次应用，通过观察飞行场景进行认识，然后根据具体情况做出及时的反应和决策，随后空中交通管制的实施遏制了网络安全态势感知技术的发展，但是在医疗应急调度领域和电力系统领域得到了广泛应用。
2018-09-13，国家能源局印发《关于加强电力行业网络安全工作的指导意见》，其中指出要进一步落实电力企业网络安全主体责任，完善网络安全监督管理体制机制，加强全方位网络安全管理，强化关键信息基础设施安全保护，加强行业网络安全基础设施建设，加强电力企业数据安全保护，提高网络安全态势感知、预警及应急处置能力，支持网络安全自主创新与安全可控。
2网络安全态势感知模型在态势感知技术创新发展的过程中，研究人员根据国内外具体的应用场景，设计了不同的态势感知模型：Endsley and Rodgers（1994）和Bass（1999）。
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２ Ｏ１ ３， Ｎｏ ． １
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总第 １ ４ ８期
Ｓ ｅ ｒ ｉ ｅ ｓ Ｎｏ． １ ４ ８
Ｅ Ｉ ＥＣｒ Ｒ（ ） ＮＩ Ｃ Ｗ ＡＲＦ ＡＲＥ
网络 电磁 空 间态 势感 知 模 型研 究 ＊
房朝辉 李 学锋２ 祝 利
（ １ ． 电子工程 学院 ， 合肥 ２ ３ ０ ０ ３ ７ ； ２ ． ６ ５ ３ ０ １ 部队 ， 长春 １ ３ ０ ０ ２ ２ ） 摘 要 文章 在介 绍 网络 电磁 空 间 态势感 知 基 本 流程 的基 础 上 ， 构 建 了网络 空 间 态势 感 知 的基本 模 型 ， 提 出 了网络 电磁 空间 态势指 标体 系构 建 的基本 原 则 ， 并从 “ 四域 ” 的 角度 构
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｓ ｃ ｕ ｓ ｓ ｏ ｎ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｓ ｏ ｆ ｃ ｙ ｂ ｅ ｒ － ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｗ ａ ｒ ｅ － ｎ ｅ ｓ ｓ ，ｔ ｈｅ ｂ ａ ｓ ｉ ｃ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｃ ｙ ｂ ｅ ｒ － ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ａ ｗａ ｒ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ｉ ｓ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈｉ ｔ ｓ ｐ ａ — ｐ ｅ ｒ ．Ｔ ｈ ｅ ｎ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｉ ｎ ｃ ｉ ｐ ｌ ｅ ｓ ｔ ｏ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｉ ｓ ｈ ｈｅ ｔ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ｃ ｙ ｂ ｅ ｒ － ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｏｍａ ｒ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ
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建 了网络 电磁 空 间态势 感知 指标 体 系。
关 键 词 网络 电磁 空 间 作 战 态 势感知
指 标体 系
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ Ｉ ｎｄ ｅ ｘ Ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ Ｃｙ ｂ ｅ ｒ － Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ Ｓ ｐａ ｃ ｅ Ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ Ａｗａ ｒ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ
电磁 态势 感知 则是 对 能够 引起 网络 电磁 态 势发 生 变化 的要 素 进 行 获 取 、 理解 以 及预 测 发 展 趋 势 的
活动 。网络电磁空间态势感知的 目的是为了保障
网络化 电子信息 系统 的安全 ， 缓解 网络电磁攻击
造 成 的危 害 ， 通过 发现 潜在 的恶 意进 攻行 为 ， 掌 握 网络 电磁空 间 的利 用 状 况 ， 支 援 网络 电 磁 空 间作 战 决策 、 网络 电磁空 间进 攻行 动 、 以及 网络 电磁空
ｔ ｉ ｏ ｎ ｄ ｏ ａ ｉ ｍ ｎ ，ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｖ ｅ ｄ ｏ ｍａ ｉ ｎ ｎｄ ａ ｓ ｏ ｃ ｉ ｌ ａ ｄ ｏ ａ ｉ ｍ ｎ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ｃ ｙ ｂ ｅ ｒ － ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｍａ ｇ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ｓ ｐ ａ ｃ ｅ ； ｏ ｅｒ ｐ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ； ｓ ｉ ｔ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ａ ａ ｗ ａ ｒ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ； ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ
Ｆａ ｎ ｇ Ｚ ｈ ａ ｏ ｈ ｕ ｉ Ｌ ｉ Ｘｕ ｅ ｆ ｅ ｎ ｇ ２ Ｚ ｈ ｕ Ｌ ｉ
（ １ ． Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ ｅ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｉ ｒ ｎ ｇ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ， Ｈ ｅ ｆ ｅ ｉ ２ ３ ０ ０ ３ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｕ ｎ ｉ ｔ ６ ５ ３ ０ １ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｃ ｈ ｕ ｎ １ ３ ０ ０ ２ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
间的 主动 防御 。 目前 ， 在 网络 安 全态 势 、 电磁 态势
方 面研究 的 比较 多 ， 网络 电 磁 空 间态 势 方 面研 究
还比较少 。从内涵上来讲 ， 安全态势是态势 的一 个重要组成 部分。网络 电磁空 间是一种人 造空
息系统的设备运行状况 、 网络服务及相关人员等
＊基金项 ２ １日
要 素构成 的网络 电磁 空 间状态 及 发展趋 势 。 网络
０ 引 言
网络 电磁空间是融合于物理域 、 信息域、 认知 域和社会域 ， 以互联互通 的信息技术基础设施 网 络为平台， 通过无线电、 有线电信道传递信号 、 信 息， 控制实体行为的信 息活动空 问。网络 电磁空 间是 网络信 息时代催生的新领域 ， 网络 电磁空 间 作战俨 然 成为 战场 领域新 的制胜 点 。而 网络 电磁 空间态势感知则是获取网络 电磁空间状态 ， 支援 网络电磁空间作战的基石。 网络电磁空间态势是指 由各种网络化 电子信