基于大数据技术构建全网安全态势感知能力--轩晓荷
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统随着网络的发展和普及，网络安全问题日益突出。
传统的网络安全体系已经不能满足实时监测和预防网络攻击的需求。
为了应对不断增长的网络威胁，基于大数据的网络安全态势感知与分析系统成为了一种有效的解决方案。
在传统的网络安全防御中，常常使用一个规则库来识别已知的威胁。
然而，由于网络攻击日益复杂多变，传统方法很难有效识别全新的威胁。
大数据技术则可以分析海量的网络数据，挖掘出潜在的威胁，并提供实时的态势感知。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统主要包括三个环节：数据采集、数据分析和态势感知。
首先，数据采集是系统的基础。
网络安全数据主要包括网络流量数据、日志数据和安全设备数据等。
通过采集这些数据，并进行整合和清洗，建立起庞大的数据仓库。
同时，还可以引入其他数据源，如社交媒体数据和漏洞信息数据等，以获得更全面的信息。
其次，数据分析是系统的核心。
通过采用机器学习和数据挖掘等算法，可以对海量的数据进行分析和挖掘，从中发现潜在的威胁。
例如，通过监测网络流量数据，可以识别出异常的网络行为；通过分析日志数据，可以发现非法的用户访问；通过分析安全设备数据，可以追踪和阻止正在进行的攻击。
通过这些分析和挖掘，系统可以得出网络的安全态势。
最后，态势感知是系统的输出。
通过将数据分析的结果可视化呈现，提供给安全人员进行实时监测和决策。
安全人员可以通过系统提供的分析图表和报告，了解当前的网络安全状况，及时采取相应的措施进行应对。
同时，系统还可以根据历史数据和趋势分析，提供预测性的安全策略，帮助安全人员制定更加有效的防御措施。
基于大数据的网络安全态势感知与分析系统具有以下优势：首先，系统可以实时监测网络中的异常行为和攻击，及时发现并应对潜在的威胁。
相对于传统方法，大数据分析可以更好地识别新型的攻击方式，提高了安全防护的能力。
其次，系统可以提供准确的安全状况报告和分析结果，帮助安全人员快速判断和应对网络威胁。
基于大数据分析的网络安全态势评估
基于大数据分析的网络安全态势评估张舒婷【摘要】网络安全态势受到多种因素影响,再加上网络的开放性,具有复杂变化的特点,评估误差高,可信度低.为了提高网络安全态势评估精度,将大数据分析方法引入到网络安全态势评估的建模中.对当前网络安全态势的研究现状进行分析,通过重构得到多维网络安全态势学习样本,采用大数据处理技术——最小二乘支持向量机对网络安全态势样本进行训练,建立网络安全态势的评估模型,并进行具体网络安全态势仿真测试.结果表明,所提模型可以准确描述网络安全态势变化特点,获得高精度的网络安全态势评估结果,评估误差要远远低于对照模型,为网络安全管理提供了一种有效的研究方法.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2019(042)013【总页数】4页(P106-109)【关键词】大数据分析;学习样本;仿真测试;样本重构;最小二乘支持向量机;网络安全【作者】张舒婷【作者单位】太原学院,山西太原 030032【正文语种】中文【中图分类】TN915.08-34;TP3910 引言随着网络的高速发展，网民数量急剧增加，网络作为一种传输信息的重要载体，其传输信息的速度要快于其他载体[1]。
由于网络的不设防性和网民安全意识淡薄，一些非法分子通过各种途径入侵到网络，从而出现了网络安全问题。
而网络安全态势可以描述网络系统的变化，其具有重要的研究意义[2-3]。
为了把握网络安全未来的发展趋势，学者们对网络安全态势进行了全面、深入的研究，当前网络安全态势评估模型分为两种类型：定量分析的评估模型和定性分析的评估模型。
其中，定性分析包括专家系统、免疫理论、危险理论等网络安全态势评估模型，它们主要从整体上描述网络安全态势的变化趋势，无法获得理想网络安全态势评估[4]；定量分析的网络安全态势评估模型又包括线性评估模型和非线性评估模型。
其中，线性评估模型主要包括聚类分析等[5-7]，线性评估模型假设网络安全态势呈一种线性变化态势，但网络安全态势受到许多因素的影响，呈现非线性，且具有一定的混沌特性，这样线性评估模型的网络安全态势评估误差大，评估结果的可信度低。
基于大数据的网络安全态势感知系统在网络安全管理中的应用
基于大数据的网络安全态势感知系统在网络安全管理中的应用作者：李大玮刘鹏王璐来源：《中国新通信》2022年第02期【摘要】伴随着云计算、大数据、物联网、移动互联网技术的快速发展，互联网与人们的生活密切相关，针对网络的攻击也愈加复杂多样，应用网络安全态势感知系统，实现对内部网络攻击源的快速定位和处置，满足当下网络安全管理的需求。
在本文的分析中，主要以安全事件的定位和处置为基础，通过应用网络安全态势感知系统，实现对网络安全总体态势的监测和预警，辅助运维人员快速处置网络安全隐患和事件。
【关键词】大数据网络安全管理态势感知网络资产引言：伴随着云计算、大数据、物联网、移动互联网技术的快速发展，互联网与人们的生活越来越密切，针对互联网的攻击手段愈发多样，尤其近年来勒索病毒、挖矿软件的泛滥，在全球范围内造成了严重的影响，仅仅依靠着传统单一性的安全防护方式，已经无法满足当下网络安全性的要求，需要建立统一的网络安全管理系统，对网络安全日志进行综合分析研判，提升网络安全管理能力，在这种背景下，网络安全态势感知系统，在当前的网络安全管理中发挥着越来越重要的作用。
一、新时期网络安全管理要求（一）实时全面的监测体系建立实时全面的监测体系，实现对内网全面威胁实时监测，全流量威胁分析，从脆弱性、外部攻击、内部异常三大维度，来达成全面的监测体系。
这三大维度均有其对应的最终目标，脆弱性即以业务资产为核心，寻找暴露面;外部攻击即寻找基于攻击突破弱点及攻击绕过情况，结合脆弱性感知来进行针对性的调整防御策略，决策加固方向;内部异常则是寻找已经被入侵成功的失陷主机及内鬼已在内部潜伏的威胁，避免继续受损及影响扩散。
（二）攻击溯源攻击溯源是在网络安全事件的处理过程中所需要具备的重要能力。
网络安全事件发生之后，通过对日志的全面综合分析，及时的发现一些安全事件当中的问题所在，并基于这样的分析模式，进行针对性的安全事件的发生路径等内容的分析与处理，对攻击者进行溯源和定位，并进行针对性的防护。
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】本文基于大数据的网络安全态势感知技术研究，旨在探讨如何利用大数据技术提升网络安全防御能力。
首先介绍了大数据在网络安全领域的应用情况，然后概述了网络安全态势感知技术的基本原理。
接着详细分析了基于大数据的网络安全态势感知技术的具体实现方式，并通过案例分析验证了其有效性。
最后展望未来网络安全领域的发展趋势，总结了本研究的成果并提出了创新点。
通过本文的研究，可以更好地理解和应用大数据技术在网络安全领域的作用，为提升网络安全防御水平提供新的思路和方法。
【关键词】大数据、网络安全、态势感知、技术研究、网络安全应用、原理、案例分析、发展趋势、研究成果、展望未来、创新点1. 引言1.1 研究背景网络安全是当今数字化社会不可忽视的重要问题，随着互联网的普及和信息化程度的提升，网络安全问题也变得日益严峻。
网络攻击手段不断更新和演进，传统的安全防御手段已经不能满足对抗各类威胁的需求。
基于大数据的网络安全态势感知技术应运而生，通过收集、处理和分析海量的网络数据，能够更准确、快速地发现网络安全威胁，提高网络安全的防御能力。
网络安全态势感知技术的出现，为网络安全管理提供了新的思路和工具，有助于实现对网络安全态势的全面感知和有效应对。
通过大数据分析技术，能够从海量的网络数据中提取出有价值的信息和规律，快速发现潜在的威胁，并及时采取相应的防范和应对措施。
基于大数据的网络安全态势感知技术被广泛应用于各种网络安全领域，成为当前网络安全领域的研究热点和发展方向。
1.2 研究意义网络安全在当今信息社会中占据着至关重要的地位，随着互联网的快速发展，网络攻击的形式和手段也越来越复杂和隐蔽。
传统的网络安全防御手段已经难以满足对抗各种网络威胁的需求，研究基于大数据的网络安全态势感知技术具有非常重要的意义。
基于大数据的网络安全态势感知技术可以帮助网络安全人员更加全面地了解网络环境中的威胁和风险，及时调整网络防御策略，提高网络安全防护的效率和准确性。
基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术研究
基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术研究随着互联网的快速发展，网络安全已经成为现代社会中不可忽视的重要问题。
为了保护网络免受各种威胁和攻击，网络安全监测和感知技术变得尤为关键。
大数据和云计算技术的出现为网络安全态势感知和监测提供了新的解决方案。
本文将介绍基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术的研究现状和重要性。
网络安全态势感知是指通过收集、分析和处理网络中的数据，对网络状况和安全事件进行监测和感知的能力。
它能够实时监测网络中的异常行为和安全事件，帮助网络管理员及时发现和应对可能的威胁。
而大数据技术则具备处理大规模数据的能力，可以从海量的网络数据中提取重要信息。
云计算则提供了强大的计算能力和存储资源，使得大规模数据的处理和分析变得可行。
基于大数据和云计算的网络安全态势感知与监测技术主要包括以下几个方面：数据采集与处理、异常检测与分析以及态势感知与可视化。
首先，数据采集与处理是网络安全态势感知的基础。
大数据技术可以帮助网络安全系统实时收集和存储大规模的网络数据，包括网络流量数据、日志数据、入侵检测数据等。
采集到的数据需要进行预处理和清洗，以去除噪声和冗余信息，并提取关键特征用于后续的分析和检测。
其次，异常检测与分析是网络安全态势感知的核心。
通过对采集到的数据进行异常检测和分析，可以识别出网络中的异常行为和安全事件。
大数据技术可以帮助构建精准的异常检测模型，识别出网络中不正常的流量模式或者异常的用户行为。
同时，云计算的计算资源可以大幅提升异常检测的效率和准确性。
异常检测的结果可以帮助网络管理员及时采取相应的措施，以保护网络的安全。
最后，态势感知与可视化是网络安全态势感知的关键环节。
通过将采集到的数据进行分析和处理，可以得到对网络安全态势的全面认知。
大数据技术可以帮助网络管理员将海量的数据转化为有用的信息，形成直观的图表和报告。
这些图表和报告可以帮助网络管理员快速了解网络的安全状况，并及时采取相应的措施。
基于大数据的网络安全态势感知系统的设计与实现
基于大数据的网络安全态势感知系统的设计与实现随着互联网的普及和信息化的发展，网络安全问题已经成为了我们面临的最大挑战之一。
黑客攻击、网络病毒、勒索软件等安全威胁不断出现，给我们的网络安全带来了极大的风险。
为了提高网络安全防护的能力，我们需要设计和实现一种基于大数据的网络安全态势感知系统。
一、网络安全态势感知系统的必要性网络安全态势感知系统是一种基于大数据和人工智能技术的复杂系统，对于提高网络的安全保护和预警能力具有重要的作用。
网络安全态势感知系统可以通过收集和分析网络流量、日志、操作记录等信息，实现网络安全态势的实时监测和感知，及时发现和定位网络安全威胁，为安全管理者提供全面的安全支持和管理。
在网络安全威胁日益增多的今天，网络安全态势感知系统已经成为企业和组织必备的一种安全管理工具。
二、基于大数据的网络安全态势感知系统的设计和构架1. 数据采集网络安全态势感知系统的核心是数据采集，数据的质量直接关系到系统的准确性和及时性。
在数据采集方面，我们需要收集网络和非网络的数据信息，包括网络流量、日志、操作记录、异常事件等等。
实现数据的自动化收集和纳入系统中，并对数据进行处理和分析，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析通过对收集到的数据进行处理和分析，可以实现网络安全态势的感知和监测。
在数据分析方面，我们需要采用人工智能和机器学习的算法，对数据进行分类、聚类和关联分析，将数据转化为可视化的信息，为安全管理者提供有效的安全信息和决策支持。
3. 安全预警网络安全预警是网络安全态势感知系统的关键功能之一。
通过对数据的分析和监测，可以实现网络安全威胁的实时预警和定位，为安全管理者提供及时的警示信息和行动建议。
在安全预警方面，我们需要采用先进的算法和工具，实现对网络安全威胁的智能预测和预警。
三、基于大数据的网络安全态势感知系统的实现在实现网络安全态势感知系统时，我们需要采用先进的技术和工具，包括云计算、大数据、人工智能等等。
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析网络安全是当今数字时代的重要议题之一。
随着互联网的普及和数字化技术的快速发展，网络安全问题日益凸显。
在这个背景下，基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析成为了一项重要的技术手段。
本文将着重探讨基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析的含义、关键技术和应用前景。
首先，我们来了解什么是网络安全态势感知与态势分析。
网络安全态势感知是指通过对网络中海量数据的收集和分析，获取对当前网络环境的全面、深入和准确的认识，包括网络拓扑结构、流量分布、攻击特征等方面的信息。
而网络安全态势分析则是基于网络安全态势感知的数据，通过建立模型和算法，对网络安全态势进行分析、评估、预测和决策，以实现对网络安全的主动防御和应对措施的制定。
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析的关键技术主要包括数据收集与存储、数据清洗与预处理、数据挖掘与分析以及可视化展示。
首先，数据收集与存储是基于网络监控设备、防火墙、入侵检测系统等工具，对网络流量、日志和事件等数据进行采集和存储的过程。
其次，数据清洗与预处理是对采集到的原始数据进行筛选、清除噪声、归一化等处理，确保数据的质量和准确性。
再次，数据挖掘与分析是基于清洗后的数据，运用机器学习、数据挖掘和统计分析等方法，发现网络攻击行为的规律和模式，同时也可以通过数据分析来识别潜在的安全威胁和漏洞。
最后，可视化展示是将分析结果以可视化的形式呈现，使决策者能够直观地了解网络安全态势并及时做出相应的应对措施。
基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析在实际应用中具有广泛的前景。
首先，通过对网络数据的实时监控和分析，可以及时发现和预警网络攻击行为，有助于防范和降低网络风险。
其次，通过对网络攻击行为的模式和规律的挖掘，可以提供对策，增强网络的抵御能力。
例如，通过分析历史数据和变化趋势，可以预测一些潜在的网络威胁，并制定相应的安全措施。
另外，基于大数据分析的网络安全态势感知与态势分析还可以为网络安全决策提供参考依据。
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。
网络安全态势感知与大数据分析技术
网络安全态势感知与大数据分析技术在当今数字化高速发展的时代，网络已经成为了人们生活、工作和社会运转不可或缺的一部分。
然而，伴随着网络的广泛应用，网络安全问题也日益凸显。
网络攻击手段愈发复杂多样，攻击频率不断增加，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，网络安全态势感知与大数据分析技术应运而生，成为了保障网络安全的重要手段。
网络安全态势感知，简单来说，就是对网络安全状态的全面了解和实时监测。
它不仅仅是发现已经发生的安全事件，更重要的是能够预测潜在的威胁，提前做好防范措施。
就好像我们在驾驶汽车时，不仅要关注眼前的路况，还要通过后视镜和侧视镜了解周围的环境，甚至通过导航提前规划路线，避开可能的拥堵和危险。
网络安全态势感知也是如此，它需要综合考虑网络中的各种因素，包括网络流量、系统日志、用户行为等等，从而形成一个全面、动态的网络安全视图。
而大数据分析技术在网络安全态势感知中发挥着至关重要的作用。
大数据的特点是数据量大、类型多样、处理速度快和价值密度低。
通过收集和分析海量的网络数据，我们可以发现隐藏在其中的安全威胁和异常模式。
例如，某一时间段内某个 IP 地址的异常访问频率，或者某个用户的异常登录行为，这些都可能是潜在的安全风险。
想象一下，网络中的数据就像一片汪洋大海，而安全威胁就像隐藏在其中的暗礁。
大数据分析技术就像是一艘配备了先进探测设备的船只，能够在这片大海中快速准确地找到那些隐藏的危险。
它可以对海量的数据进行快速处理和分析，筛选出有价值的信息，为网络安全态势感知提供有力的支持。
那么，网络安全态势感知与大数据分析技术是如何工作的呢？首先，需要通过各种传感器和监测工具收集网络中的数据，这些数据来源广泛，包括防火墙、入侵检测系统、服务器日志等等。
然后，将这些数据进行整合和预处理，使其能够被大数据分析工具所使用。
接下来，运用数据分析算法和模型，对数据进行深入挖掘和分析，发现其中的异常和潜在威胁。
网络安全态势感知与大数据分析技术
网络安全态势感知与大数据分析技术在当今数字化时代，网络已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随着网络的日益普及和复杂，网络安全问题也变得越来越严峻。
网络攻击手段不断翻新，攻击规模日益增大，给个人、企业和国家带来了巨大的威胁。
为了有效地应对这些威胁，保障网络安全，网络安全态势感知与大数据分析技术应运而生。
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。
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，并采取相应的措施进行防范和应对。
网络安全态势感知就像是网络世界中的“瞭望塔”，让我们能够站在高处，俯瞰整个网络的运行情况，洞察其中的安全隐患。
大数据分析技术则为网络安全态势感知提供了强大的支持。
在网络环境中，每时每刻都产生着海量的数据，包括网络流量、系统日志、用户行为等。
这些数据蕴含着丰富的信息，但如果没有有效的分析手段，它们就只是一堆杂乱无章的数字和字符。
大数据分析技术能够从这些海量的数据中挖掘出有价值的信息，帮助我们发现异常行为、识别攻击模式、预测潜在的威胁。
那么，网络安全态势感知与大数据分析技术是如何工作的呢？首先，需要通过各种传感器和监测工具收集网络中的数据。
这些数据来源广泛，包括网络设备、服务器、应用程序等。
收集到的数据通常具有多样性和复杂性，需要进行预处理和整合，以便后续的分析。
接下来，运用大数据分析技术对这些数据进行深入挖掘。
通过数据清洗、筛选、关联分析等手段，找出数据中的规律和异常。
例如，通过分析网络流量的模式，可以发现突然出现的异常流量峰值，这可能是一次 DDoS 攻击的迹象；通过分析用户的登录行为，可以发现异常的登录地点或时间，这可能意味着账号被盗用。
在分析的过程中，还会使用各种算法和模型。
比如，基于机器学习的算法可以自动学习正常的网络行为模式，从而能够更准确地识别出异常行为。
而关联规则挖掘算法则可以发现不同数据之间的关联关系，帮助我们找出隐藏在背后的攻击链条。
基于大数据分析的网络安全态势感知系统建模
基于大数据分析的网络安全态势感知系统建模随着互联网的普及和发展，网络安全问题日益突出，给个人、企业和国家带来了巨大的安全风险和经济损失。
因此，建立一套能够准确感知网络安全态势的系统对于保护网络安全至关重要。
本文将从基于大数据分析的网络安全态势感知系统建模的角度出发，探讨如何构建这样一个系统。
首先，网络安全态势感知系统的建模需要考虑数据的获取和处理。
在网络中，产生大量的网络安全事件和日志数据，如攻击行为、异常流量、系统日志等。
将这些数据进行采集、清洗和预处理，提取出有价值的特征信息是系统建模的第一步。
采用大数据分析技术，比如机器学习、数据挖掘、统计分析等方法，可以从海量的数据中发现潜在的威胁和异常行为，并将其进行分类和分析。
其次，建模过程中需要构建适当的算法模型。
网络安全态势是一个动态的过程，需要实时监测和预测。
因此，在建模过程中，需要选择适用于实时分析的算法模型。
例如，可以使用聚类算法对网络流量数据进行分析，识别出异常流量；使用分类算法对攻击行为进行分类，如DDoS攻击、SQL注入等，并根据模型的输出结果进行进一步的决策和响应。
此外，建模过程中需要综合考虑多个因素。
网络安全是一个复杂的系统，受多个因素的影响。
除了网络流量数据和攻击行为数据之外，还需要考虑其他相关数据，如用户行为、系统配置、安全漏洞等。
建模时需要将这些数据进行整合，建立网络安全态势的综合模型。
可以使用图论、关联规则分析等技术，对多个因素之间的关系进行建模和预测，以提高系统的准确性和全面性。
此外，网络安全态势感知系统建模还需要考虑数据的存储和管理。
由于网络安全数据量大、更新快、存储周期长，传统的存储和管理方式已经无法满足需求。
因此，建模过程中需要考虑使用分布式存储和处理技术，如Hadoop、Spark等，以提高数据的处理速度和存储能力。
同时，建模的结果也需要实时地存储和更新，以方便后续的查询和分析。
最后，网络安全态势感知系统建模还需要考虑系统评估和优化。
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
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。
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。
亚信安全护航产业互联网
亚信安全护航产业互联网作者：郭涛来源：《中国计算机报》2015年第44期亚信集团的新定位是“领航产业互联网”。
在亚信集团转型的过程中，安全业务是不可或缺的一环。
亚信安全将成为产业互联网坚定的拥护者和坚强的安全后盾。
“一项调查显示，70%的用户对于云计算、移动应用的安全性心存疑虑。
”亚信安全公司安全中心副总经理轩晓荷在主题为《云与大数据时代的信息安全挑战与对策》的演讲中提到，“恶意软件的大量增加与行业安全标准、监管措施的缺失，使得企业在安全方面面临更严峻的挑战。
在国外，越来越多的用户习惯于购买安全运维服务，而中国90%的用户还在采购安全产品。
这就是差距所在。
”那么，如何才能缩小差距，不断增强中国企业在云计算、大数据、移动应用方面的安全性呢？轩晓荷提出了四大策略：第一，准确识别云计算和大数据环境中的安全威胁，做到知己知彼；第二，有效平衡开放技术和安全防护的需求；第三，循序渐进提升企业的安全能力，从产品到服务逐步完善；第四，建立企业整体的安全体系，不断完善安全机制。
由被动防御到主动防御在新型安全攻击层出不穷的时代，云中的大数据成了网络犯罪集中攻击的目标。
今年8月，国务院常务会议通过《关于促进大数据发展的行动纲要》，其中明确指出了推动政府大数据开放、共享，并保证其安全的重要性。
各地方政府也在逐步落实数据公开和数据资产化。
保证大数据的安全已刻不容缓。
国家信息中心网络安全部副主任李新友表示，保证大数据的安全需要做好以下几方面工作：第一，政府部门要加强相关的立法工作，制定数据公开和交易的原则；第二，个人要增强隐私和信息保护意识；第三，厂商要在大数据安全产品和解决方案的创新方面下更多功夫。
随着云计算应用、移动智能终端的普及，企业需要在原有的网络环境中增加对移动设备的安全管理，同时还要小心应对数据中心逐步向虚拟化环境、云中迁移时带来的安全管理挑战。
在这种情况下，企业必须建立立体化的防护体系，对企业基础架构与云计算、大数据、移动应用实行一体化的防护，采用统一的标准化的安全模式。
基于大数据的网络安全态势感知与分析
基于大数据的网络安全态势感知与分析随着信息时代的到来，网络安全问题变得越来越突出。
黑客攻击、数据泄露、恶意软件等威胁不断涌现，给个人和组织的信息安全带来了巨大的挑战。
为了应对这些安全威胁，基于大数据的网络安全态势感知与分析成为了一种重要的手段和方法。
网络安全态势感知是指通过采集、收集和分析网络中的大量数据，以全面、准确地了解网络安全状况，发现和预测潜在的安全威胁。
大数据技术的引入，使得网络安全态势感知的能力大幅提升。
所谓大数据，就是指规模巨大、类型繁多的数据集合，通过使用现代计算机技术进行处理和分析，可以发现隐藏其中的模式、规律和趋势。
基于大数据的网络安全态势感知与分析可以从多个维度进行，以下是一些常见的应用方式：第一，基于大数据的网络入侵检测与预警。
通过采集网络流量数据、日志记录、设备状态等信息，构建网络安全事件的特征库，利用机器学习和数据挖掘的方法，对网络流量进行实时监测和分析，识别出潜在的入侵行为，并及时报警通知相关人员做出相应的应对措施。
第二，基于大数据的异常检测与行为分析。
通过收集和分析用户行为数据，建立用户行为模型，对用户的行为进行实时的监测与分析，不仅可以及时发现潜在的异常行为，还可以根据用户的行为模式进行风险评估和信任度计算，从而精确判断用户是否存在安全风险。
第三，基于大数据的威胁情报与漏洞分析。
通过收集网络中的各种威胁情报数据和漏洞信息，结合相关的上下文信息，利用数据挖掘和模式识别的方法，发现网络中的安全漏洞和威胁情报，为网络管理员提供及时准确的决策支持。
第四，基于大数据的网络安全态势可视化与分析。
通过将网络安全数据转化为可视化的形式，以图表、地理信息、散点图等方式展现网络安全事件的发展态势和演化趋势，帮助网络管理员更直观地理解网络安全状况，把握大局。
基于大数据的网络安全态势感知与分析的优势在于能够处理和分析规模庞大、种类繁多的数据，能够更全面、准确地了解网络安全状况。
此外，通过引入机器学习、数据挖掘等技术手段，还可以发现隐藏在海量数据中的潜在模式和规律，从而实现对网络安全威胁的预测和预警。
基于大数据的网络安全态势感知技术研究
DOI：10.16660/ki.1674-098X.2019.30.119基于大数据的网络安全态势感知技术研究①李景龙 孙丹 肖雪葵(湖南晖龙集团股份有限公司 湖南长沙 410000)摘 要：随着当前经济与社会的发展，网络与各个领域进行有效的融合，网络规模的不断扩大，网络环境也变得更为复杂，我们需要对网络环境进行有效的治理，提升网络安全性能。
所以，要搭建新型的网络安全平台，同时，当前大数据时代的发展，在网络安全性提升的过程中，利用大数据进行分析，能够使得网络安全态势感知技术突破传统网络防御体系的限制。
因此，在本文中，我们对网络安全防御中所存在的问题进行分析，基于大数据对网络安全态势感知平台进行构建，采用合理的态势评估方法，促进网络安全性能提升。
关键词：大数据时代 网络安全 态势感知 技术研究中图分类号：TP393.0 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2019)10(c)-0119-02①作者简介：李景龙（1978—），男，汉族，辽宁盘锦人，博士，高级工程师，研究方向：应用数学。
孙丹（1986—），女，汉族，黑龙江肇东人，硕士，工程师，研究方向：检测技术与自动化装置。
肖雪葵（1964—），男，汉族，湖南衡阳人，本科，研究员，研究方向：工程热物理。
众所周知，过去的网络安全态势感知技术不能适应当前大数据时代的发展，同时，网络安全中存在一系列问题。
所以，我们要利用大数据进行分析，对网络安全态势感知技术进行应用，能够更好的获取数据，进行融合、分析、评估，展示感知平台的关键技术。
因此，我们要利用网络安全态势感知技术来突破众多因素的限制，能够进行态势感知技术的架构，对网络安全威胁的数据进行采集，能够有效的处理各种威胁，采用合理的态势评估方法进行对比。
1 网络安全防御过程中所存在的问题当前的网络安全性能提升的过程中，建立网络安全体系，采用运维模型来进行有效的防御。
虽然能够使得网络安全得到一定的保障，但是无法达到100%的安全性，所以，我们要对当前的传统网络安全防御步骤进行了解，对威胁进行反复的认知，用不断升级的软件来解决存在的问题。
基于大数据的情报态势感知技术
基于大数据的情报态势感知技术作者：乌日娜来源：《网络空间安全》2020年第06期摘要：文章以大数据技术为基础，在阐释了态势感知技术的前提下，将二者运用于情报工作的研究方向和发展现状做一说明。
通过以大数据为基础的情报态势感知，可以使情报工作能够主动发挥优势，为决策提供可靠依据。
关键词：大数据;情报;态势感知;数据处理;预测中图分类号： TP391.1 文献标识码：A1 引言信息化条件下的网络空间存在大量数据，如何通过大数据技术的收集、处理、描述、分析能力在海量数据中辨别出具有价值的信息，去伪存真，相互关联，再以此类数据为基础，洞悉风险、预测未来趋势，充分发挥情报工作“兵马未动、情报先行”特点，实现从情报到安全的最终目标，这是情报态势感知技术所要达成的目标。
2 态势感知及其内涵态势感知（Situation Awareness）的概念最初形成于军事领域，其来源于战场指挥系统的工作模式，即通过已有数据对整个战场形势的复杂局面进行分析评估，进而做出预测，结合预测结论做出相应的反应。
态势感知的过程，可以理解为其对所处空间和所在时间内的各种要素进行识别并理解，进而预测其未来状态的过程，主要分为三个层次，分别是感知（即知觉层—用来识别目标环境中各要素）、理解（即理解层—以知觉层为基础整体评价各要素对实现目标的关键性）、预测（即推测层—整个态势感知系统中最高的层级、以上两个层级的结论为基础，预测目标环境中各要素变化趋势和动作走向）[1]。
态势感知的技术应用主要体现在“感”和“知”上，也就是对目前状态及发展趋势的感受和认知，并服务于决策，同时对整个机制进行反馈修正。
虽然态势感知技术来源于军事领域，但并不仅仅局限于此，其相关技术已广泛运用到与数据相关的各行各业，尤其是在复杂系统的安全决策方面起着至关重要的作用。
3 基于大数据的态势感知技术数据是情报工作的重要来源，也是态势感知技术的基础。
大数据技术带来了一场前所未有的技术革命，这不仅仅是字面意义所表现出的具有海量数据的数据库技术，而是在整个人类世界的思维方式和世界观方面所带来的巨大变革，即所有事物的描述、分析、处理都可以以数据化的方式进行。
基于大数据分析的网络空间安全态势感知技术研究
基于大数据分析的网络空间安全态势感知技术研究一、引言随着网络技术的飞速发展，网络安全问题也日益凸显。
信息泄露、黑客攻击、网络病毒等问题不断涌现，给企业、政府和个人带来了巨大的损失。
如何在网络空间中实现安全稳定的运行，成为了迫切需要解决的问题。
基于大数据分析的网络空间安全态势感知技术应运而生。
二、大数据分析技术在网络空间安全态势感知中的应用1. 数据收集实现安全的网络环境，需要对网络中的各种异常情况进行即时检测和分析。
而数据的收集则是前提。
因此在网络空间安全态势感知技术中，数据收集是至关重要的一环。
我们需要收集各种数据，例如日志数据、网络流量数据等，对其进行分类、整合和存储。
同时，大数据技术的出现，使得对于处理海量数据变得更加容易和高效。
2. 数据分析将收集的数据进行分析可以发现网络中潜在的漏洞和威胁，及时采取预防措施。
数据分析需要依赖于人工智能、机器学习等技术，利用分析模型对数据进行处理，获得数据的模式和规律，进一步优化引擎、改进算法，提高网络安全防范的能力。
同时，基于大数据分析技术，可以实现网络空间安全态势感知技术在大规模复杂网络中的应用。
3. 数据可视化数据可视化是通过图形方式展示数据的过程。
将分析后的数据转化为图表，可以使数据更加直观、易于理解、易于识别和预测。
数据可视化不仅可以帮助用户更快地发现异常情况，而且还可以帮助用户在网络安全防范中更加高效地管理和决策。
三、现有的网络空间安全态势感知技术1. 安全信息与事件管理系统（SIEM）SIEM系统是一种分析来自各种安全设备和日志事件的数据的安全解决方案。
SIEM可以帮助组织发现安全事件，透过整合各种日志信息，发现系统中可能的漏洞，并加以修补，提升信息系统安全性。
其主要功能包括日志的收集、存储、管理、分析、报告和告警等。
但是，SIEM系统的缺陷是不能处理实时的攻击行为，所以在网络安全态势感知中，还需要进一步完善和优化。
2. 威胁情报平台（TIP）TIP是集成了多种多样威胁情报数据，能够及时感知网络攻击的威胁情报收集、处理、分析和检测的便利工具。
基于大数据的网络安全态势感知技术分析
基于大数据的网络安全态势感知技术分析
沈雁苇
【期刊名称】《中国信息化》
【年(卷),期】2023()1
【摘要】随着网络覆盖范围不断扩大,网络安全问题尤为受人重视。
在安全控制方面,除处理访问控制、入侵检验以及身份识别等技术方式的应用外,还需要安全运维以及管理人员可以及时感知网络中出现的异常事件以及整体安全态势。
针对安全运维人员而言,怎样从海量的安全事件以及日志之中寻找最具价值与亟待处理的安全问题,并对安全态势进行感知,以确保网络的安全状态,成为其必须解决的问题。
因此,基于大数据的网络安全态势感知技术的应用受到人们的普遍关注。
【总页数】2页(P75-76)
【作者】沈雁苇
【作者单位】苏州市信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于人工智能的信息网络安全态势感知技术分析
2.基于网络安全态势感知的主动防御技术分析
3.基于大数据的网络安全态势感知关键技术研究
4.基于大数据的网络安全态势感知系统在网络安全管理中的应用
5.基于大数据技术的网络安全态势感知研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
协同构建国家自主可控的信息安全体系
基于网信办的全网态势、公共安全和内控的要求，实现“威胁识别、精准监管、整体协同、预警响应”的一体 化管理。运营商公共安全服务作为互联网时代的各行业、企业与个人抵御网络攻击、数据安全保护的主要依靠。
01
强化基础设施安全管控
安全战略规划、政企安全服务、安全教育基地、安全专家团队
04
打造安全生态圈，共建公共安全服务能力
依托亚信安全的优势，结合国家自主可控安全厂商在安全技术、成熟安全产品及能力的交付优势， 快速形成体系化、可交付、可增值的社会化安全服务能力。
服务能力多样化！ 服务对象多样化！
公共安全服务能力平 管道能力台安全化！
监管合规智能化！
政府用户 【IDC】
采集各类安全状 态态 信息，分析汇聚安全事件、网络攻击
分析预判安全风险，挖掘信息安全趋 势
风险威胁实时 感感 应，主动聚焦一览无余
智能关联因果关系，预 知知 安全症结隐患并协同处置
安全态势感知能力框架
建立“国家（机构）、行业（集团）、省（分公司）三级安全能力体系框架“ ，实现全网安全态势可感知、可 控制、可管理、可响应。
THANK YOU
运营商安全
市场占有率第一
中国500强
覆盖率高达77%
5亿
覆盖用户数
88款
自主可控安全产品
2000人
专业安全团队
2000年
亚信发力 安全领域
2008年
身份安全 领域
2011年
安全运营管理 领域
2014年
大数据安全 领域
2015年
云安全 领域
2016年
安全态势 感知
技术 持续 领先
新时代 新技术 带来的新挑战
政企安全 监控服务
运营商DNS接口
分析隐藏在“合法”域名背后的违法链接 提取特定域名服务的违法页面的全面证据 捕获恶意经营多个违法站点幕后真实主体
场景案例4：面向政企的公共安全巡航服务
通过公共安全服务能力技术和服务模式创新，提供安全巡航服务。
安全漏洞 预警
政企安全 巡航服务
为重点政企客户提供Web漏洞告知服务，在被通告前完成Web安全防护，避免因漏 1
安全大数据管理体系
基于大数据技术的感知、控制、协同的深度安全威胁监控、识别，异常流量分析与攻击溯源等
02
03
主动化安全防御能力框架
增强深度安全威胁治理，短信电话流量欺诈、僵木蠕防御、业务风险管控、域名劫持投毒等
社会化安全服务平台
为政企及个人提供“一点接入、全网服务”的防钓鱼、域名劫持、防攻击、防病毒等
暴恐信息 违法不良信息
关键网站渗透 漏洞信息批漏
集团层面
【服务】
行业公共安全服务能力
安全业务【1-N】
社会化安全服务
全网安全态势 深度威胁监控
全网安全风险 安全事件响应
全网安全威胁 安全合规监控
政企/个人【1-N】
业务异常风险管控
安全攻击防护与溯源
国家安全执行
安全联动协同 ……
省层面
【能力】
能力 数据
商业模式与运营商共同演进。基于运营商协作打造社会化安全服务能力，未来 会成为网络空间安全与公众安全防护的主要手段。”
亚信眼中的安全态势感知
在大规模网络环境中，搜集影响区域/行业/企业安全运行的各项要素，进行关联分析，预测未来一段时间 内的安全影响趋势，实现“威胁识别、精准监管、整体协同、预警响应”的一体化管理。
交付安全能力
政务网站挂马、钓鱼、 域名投毒、域名劫持、域名攻击 政府用户关键IT网络安全态势感知……
国家监管 机构
第三方安全 组织
企业用户 【1500家+】
企业网站Web安全巡航SaaS服务 企业深度安全威胁检测与防护 企业信用评估鉴权、实名校验 云安全防护能力租用……
系统厂商 安全厂商 业务厂商
打造智能化防钓鱼与域名伪冒，自动发现识别危险站点，并进行封堵或重定向。
政府数据
公安等监管系统
BIG DATA
精准数据
威胁情报中心 实时数据
可信域名 欺诈域名
运营商DNS
防欺诈域名安全管控
监管类接口
本地威胁 情报中心
& 防欺诈数
据库
恶意域名 检测分析
恶意域名 封堵& 重定向
域名日志 数据分析
& 证据提取
技术突破：推进社会化安全产品能力 深耕数据：充分利用行业资源 能力整合：跨部门产品能力整合协作
宏观价值
宏观意义
宏观价值
国家层面：完善国家网络安全防御体系 社会层面：提升网络安全公共服务效能 企业层面：降低投入成本提升安全能力 行业层面：促进厂商协作推动行业发展
公共安全服务
微观价值
微观意义
微观价值
开疆扩土：全行业解决方案推广 业务模式：创新政企安全运营服务 行业地位：树立亚信安全行业领先性
洞导致的信息安全风险和品牌危机。
安全
按需组建不同领域安全专家团队，全方位、多 全面排 查安全
渗透测试 2 角度迅速排查安全隐患，有效降低安全风险。 隐患
深度挖 掘企业 漏洞
渗透 测试
严格把控 风控体系
丰富专 家资源 储备
安全 风险检测 3
为企业提供深度的安全风险SaaS检测，为企业提供深度安全风险报告、整改指导 方案等服务。
提供信息安全执法依据、监控、动态感知手段。实现安全威胁识别，情报分析；安全事件预警， 精准监控；协同国家治理，实现执法贯通。
精准监管 精准执法
DDOS攻击态势 恶意APP态势 短信电话欺骗
僵木蠕态势 网站漏洞态势 网络流量欺骗
统一的网络安全威胁智能分析与可视化
01 02
03
04
05 06
异常流量监测（DFI）
为人民，网络安全靠人民，维护网络安全是全社会共同责任，建立政府和企业网络安全信息 共享机制，把企业掌握大量网络安全信息用起来，龙头企业要带头参加…….”
田总要求积极响应，抓住机遇，跟上国家战略步伐
田总认为：“作为网络安全的这么一个商机，既是一种社会责任，也是很重要的 一个业务拓展的机会，我们要抓住这种跨越式发展的机会，把亚信安全的产品推到三大 运营商里去，同时探索新的商业模式而不仅仅是卖产品，把网络安全服务作为一种新的
基于大数据技术 构建全网安全态势感知能力
亚信安全 轩晓荷
Hale Waihona Puke 深耕16载，亚信安全技术能力创新之旅
经过16年积累和创新发展，形成了网络安全、身份安全、大数据安全、云安全、安全管理、安全态势和安全
智能等核心自主产品体系，具备规模化研发能力，成为了具有市场覆盖、技术能力双领先的民族信息安全企业。
云安全
市场占有率第一
终端用户 【5亿+用户】
移动终端APP安全服务 终端防电信欺诈提醒 终端防钓鱼与网址伪冒、风险提醒……
安全事件
外部 内部
检测 通告 攻击 合规 内容 影响
安全态势感知的意义和价值
宏观意义
顺应大势：顺应网络安全发展方向 延伸布局：政企行业新的突破点 能力聚合：安全生态圈能力聚合
安全态势感知
微观意义
安全智能
域名
网络
安全可视
短信
话单
威胁情报 政企
风险治理
IDC
………
基于大数据技术，构建安全态势感知能力
检测全面化 安全信息的深度检测分析 多触点感知 网络空间的主动信息探测 分析智能化 大数据技术安全智能分析 态势可视化 安全态势的可视化呈现
收集
聚并
查询
追溯
钻取
场景案例1：安全大数据助力国家精准监管执法
• 发现宽带网客户遭受、发起的DDoS攻击 -----------------------------------------------
僵木蠕监测 、攻击溯源
• 发现宽带网客户主机被僵木蠕虫感染情况 -------------------------------------------
DPI系统
• 发现省内宽带网客户网站被攻击、渗透、入侵 --------------------------------------------
欺骗行为规则
建立异常行为规则体系，可扩展支持 新增异常规则的分析控制
欺骗结果管理
提供给欺诈分析人员进行查询管理等 针对异常事件提供实时告警处理
吸费
改号
复制卡
骚扰 退税补贴
套利
冒充 公检法
中奖刷卡
欺骗行 为信息
…… 异常行为
告警管 理
话单数据 短信数据
大数据欺骗行 为分析平台
欺骗规则定 义
移动互联网恶意程序监测
发现公众感染恶意手机病毒、访问恶意网站的情况
场景案例2：僵木蠕、攻击与威胁的监测封堵
为政府、运营商等行业提供总览的全局视图，对区内、行业和企业的总体安全态势走向了如指掌。
辖区整体安全评分
“城市/区域级/行业和企业安全态势”视图
• SQL注入 • 代码执行 • 逻辑漏洞 • 弱口令 • XSS
• 被保护企业 • 行业分布 • 数量统计
• 安全事件排行 • 漏洞排行 • 攻击源排行 • 僵木蠕排行
• APT攻击统计 • 僵木蠕统计 • DDOS统计 • 渗透入侵统计
• 整体监控
• 行业划分
• 威胁分布
• 实时告警
• 钓鱼盗号 • 域名诈骗 • 电信诈骗 • 金融诈骗
场景案例3：电信级防钓鱼与域名欺诈监控
云化IT架构 能力开放
集中化
大数据环境
安全防护层次化
互联网化
安全数据集中化 安全态势智能化