网络态势感知-PPT共21页PPT资料
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主要包括对网络攻击、漏洞利用、恶意代码传播、信息泄露等安全事件的实时监控和分析，以及对网络安全风险的评估和预警。
通过对网络流量、日志、事件等数据的采集和分析，可以及时发现网络安全威胁，快速做出反应，并采取相应的安全措施，从而降低网络安全风险。
网络安全态势感知的核心是对网络安全事件的实时监控和分析，以及对威胁情报的收集和利用。
利用先进的威胁情报平台和分析工具，可以及时获取全球范围内的最新威胁情报，对网络威胁和漏洞进行跟踪和分析，及时更新安全防护策略，以应对新的安全威胁和攻击手法。
另外，网络安全态势感知还需要加强对网络安全事件的预警和预测能力。
通过对历史数据和趋势的分析，可以预测可能发生的安全事件，并对可能的安全威胁进行评估和预警，提前做好应对准备，减少可能的损失。
总之，网络安全态势感知是一项复杂而又必要的工作，对于保障网络安全和信息安全具有重要意义。
只有加强网络安全态势感知，及时了解网络安全威胁和风险，才能有效防范和打击各种网络安全威胁，保护网络和信息资产的安全。
网络安全态势感知是网络安全保护的核心工作，它不仅是一项技术手段，更是一种战略态度。
在当前信息时代，网络已经成为社会的重要组成部分，各类网络安全威胁也是层出不穷，网络安全态势感知不仅仅是对抗网络安全威胁的一项技术手段，更是对应对网络安全威胁的一种战略态度。
在这个信息万维网的时代，网络已经成为社会的支柱，因此对网络安全态势进行有效感知至关重要，那么网络安全态势感知的操作原理是怎样的呢？首先，网络安全态势感知需要通过多种手段对网络进行全面感知。
包括实时监控网络流量，分析网络日志，收集安全事件及数据，扫描网络漏洞等。
通过对这些数据的收集和分析，可以及时发现网络安全事件，对网络安全威胁做出反应，并采取相应的安全措施，以降低网络安全风险。
其次，网络安全态势感知需要通过技术手段收集大量网络数据。
传统的网络安全态势感知主要依靠安全设备的监测和日志记录，配合安全信息和事件管理系统（SIEM）来进行分析。
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
2021
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谢谢观看！
2021
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。
网络安全态势感知与预警系统
网络安全态势感知与预警系统在当今数字化的时代，网络已经成为我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到关键的金融交易，从企业的运营管理到国家的政务服务，网络无处不在，其重要性不言而喻。
然而，随着网络的广泛应用和不断发展，网络安全问题也日益凸显，各种网络攻击手段层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的威胁。
为了应对这一严峻挑战，网络安全态势感知与预警系统应运而生。
网络安全态势感知与预警系统，简单来说，就是一种能够对网络安全状况进行全面监测、分析和评估，并及时发出预警的技术体系。
它就像是网络世界中的“哨兵”，时刻保持警惕，洞察着可能出现的安全威胁，为我们的网络安全保驾护航。
那么，这个系统是如何工作的呢？首先，它需要通过各种技术手段收集大量的网络数据，包括网络流量、系统日志、用户行为等。
这些数据就像是拼图的碎片，每一片都蕴含着关于网络安全状况的一部分信息。
然后，系统会运用数据分析技术对这些数据进行处理和分析，从中提取出有价值的信息，比如是否存在异常的网络流量、是否有可疑的用户登录行为等。
通过对这些信息的综合评估，系统能够判断当前的网络安全态势，也就是网络是否处于安全状态，或者是否存在潜在的安全威胁。
如果系统发现了潜在的安全威胁，就会及时发出预警。
预警信息可以包括威胁的类型、严重程度、可能的影响范围等，以便相关人员能够迅速采取措施进行应对。
比如，对于一些紧急的威胁，系统可能会立即启动应急响应机制，切断受威胁的网络连接，防止威胁进一步扩散；对于一些相对较缓的威胁，系统则可以提供详细的分析报告，帮助安全人员制定针对性的解决方案。
网络安全态势感知与预警系统具有诸多重要的作用。
对于个人用户来说，它可以保护个人的隐私信息不被窃取，防止遭受网络诈骗等损失。
想象一下，如果您的电脑或手机被黑客入侵，您的照片、通讯录、银行账号等重要信息都可能被窃取，这将给您带来极大的困扰和损失。
而有了网络安全态势感知与预警系统，您就能够及时发现并阻止这些攻击，保障自己的网络安全。
网络安全态势感知技术综述
网络安全态势感知技术综述随着互联网技术的不断发展，网络安全已经成为社会的重要问题之一。
网络黑客的攻击和恶意软件的侵袭已经对个人和企业的信息安全造成了巨大威胁。
网络安全态势感知技术就是为了解决这些问题而出现的。
网络安全态势感知技术是指通过对网络安全事件的分析和监控，实时了解网络安全状态，提前发现和预防网络攻击。
其目的是保护计算机网络中的信息资源，防止安全事故的发生，并及时做出反应。
网络安全态势感知技术的本质是通过对网络的监控和分析，了解网络的状况，预测可能出现的事件，并为防范和响应网络安全事件提供依据。
该技术主要包括以下几个方面的内容：一、网络监控技术网络监控技术是指对网络进行全面的监控，实时了解网络状况，包括网络流量、网络访问、网络攻击等。
采用监控技术可以实时了解网络状态，发现意外事件和异常访问，及时采取措施进行修复。
二、数据分析技术数据分析技术是指对网络监测得到的数据进行分类、比对、统计和分析，并通过分析提供预警和决策支持。
通过大数据分析，可以对网络攻击的性质进行剖析，及时发现网络威胁。
三、威胁情报收集和处理技术威胁情报收集和处理技术是指通过收集和整理网络安全相关的信息和情报，及时了解可能存在的安全隐患。
该技术可以用于网络攻击的预警和防御，也可以作为决策支持的依据，为防范未来的网络攻击提供重要参考。
四、安全事件响应技术安全事件响应技术是指在网络受到攻击或者发生安全事故时，通过应急预案，及时采取措施，对安全事件进行响应和处理。
该技术可以及时修复网络漏洞和安全事件，保障网络安全，并避免对企业造成不必要的损失。
五、自适应网络防御技术自适应网络防御技术是指基于网络安全态势感知技术，对网络的攻击进行防御和反击。
该技术可以针对不同的网络攻击进行防御和反击，提高网络的安全性。
总之，网络安全态势感知技术可以说是保障网络安全的重要手段之一。
该技术可以通过对网络的实时监控和分析，及时察觉并防范网络攻击，保障企业信息的安全。
网络安全态势感知与可视化
网络安全态势感知与可视化在当今数字化的时代，网络已经成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到关键的基础设施运行，网络的身影无处不在。
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、数据泄露、恶意软件等威胁不断涌现，给个人、企业乃至国家带来了巨大的风险和损失。
在这样的背景下，网络安全态势感知与可视化作为一种有效的应对手段，逐渐受到了广泛的关注和重视。
网络安全态势感知，简单来说，就是对网络安全状况的全面了解和把握。
它不仅仅是对单个安全事件的监测和响应，更是从宏观的角度，对网络中的各种活动、行为和趋势进行综合分析和评估。
通过收集、整合来自多个数据源的信息，如防火墙日志、入侵检测系统警报、服务器性能数据等，网络安全态势感知系统能够构建出一个全面、动态的网络安全图景。
而可视化，则是将这些复杂的网络安全数据以直观、易懂的形式呈现出来。
想象一下，如果面对一堆密密麻麻的数字和代码，要从中找出潜在的安全威胁，那无疑是一项极其艰巨的任务。
但通过可视化技术，将这些数据转化为图形、图表、地图等形式，我们就能够迅速地发现异常和趋势，从而更快速地做出决策和采取行动。
那么，网络安全态势感知与可视化到底是如何工作的呢？首先，数据采集是第一步。
这就像是为后续的分析和可视化搭建原材料库。
各种网络设备、安全系统都会产生大量的数据，包括流量信息、用户行为、系统漏洞等等。
这些数据通过传感器、代理程序等方式被收集起来，汇聚到一个中央数据库中。
接下来，就是数据的处理和分析。
这是整个过程中的关键环节。
在这里，会运用各种数据分析技术和算法，对采集到的数据进行清洗、过滤、关联和融合。
目的是去除噪声和冗余信息，提取出有价值的情报。
比如，通过关联不同来源的警报信息，可能会发现一个看似孤立的攻击事件实际上是一个更大规模攻击的一部分。
然后，就是可视化的呈现阶段。
这是将分析结果转化为直观图像的过程。
常见的可视化形式包括柱状图、折线图、饼图、热力图、网络拓扑图等等。
网络安全态势感知与可视化展示
网络安全态势感知与可视化展示在当今数字化时代，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、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的损失。
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可视化展示技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状况进行全面监测、分析和评估的技术。
它通过收集、整合和分析来自各种网络安全设备、系统和数据源的信息，来了解网络中正在发生的安全事件、潜在的威胁以及整体的安全态势。
网络安全态势感知不仅仅是简单地监测和报警，更重要的是能够对海量的安全数据进行深入分析，提取有价值的信息，为决策提供支持。
那么，网络安全态势感知是如何实现的呢？首先，需要广泛地收集各种安全数据，包括网络流量数据、系统日志、漏洞信息、用户行为数据等。
这些数据来源多样，格式各异，因此需要进行有效的数据整合和预处理，将其转化为统一的格式，以便后续的分析。
在数据收集和整合之后，就需要运用各种分析方法和技术对数据进行深入挖掘。
常见的分析方法包括关联分析、机器学习、统计分析等。
关联分析可以帮助发现不同安全事件之间的关联关系，从而揭示潜在的攻击模式；机器学习算法可以用于识别异常行为和预测可能的威胁；统计分析则可以提供对网络安全状况的总体评估和趋势分析。
通过这些分析，我们可以得到关于网络安全态势的各种信息，如攻击的来源、类型、目标，以及网络中存在的薄弱环节等。
但是，这些信息如果只是以数字和文字的形式呈现，往往难以被人们快速理解和把握。
这时候，就需要借助可视化展示技术，将复杂的网络安全态势以直观、清晰的图形和图表展现出来。
可视化展示在网络安全态势感知中起着至关重要的作用。
它能够将抽象的安全数据转化为易于理解的视觉形式，帮助安全人员快速洞察网络安全状况，发现潜在的威胁和异常。
例如，通过地图可视化，可以直观地展示攻击的来源和分布；通过柱状图和折线图，可以清晰地呈现不同类型攻击的数量和趋势；通过网络图，可以展示网络中各个节点之间的连接关系和流量情况。
基于多源异构信息的网络安全智能态势感知系统ppt课件
• 拟采用的方法、原理、机理、算法、模型如右图：
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整体技术方案
多元异构的网络安全数据汇聚融合
异构网络安全数据融合汇聚 、知识化共享技术研究的内 容如图所示,包括异构网络安 全数据知识化统一技术、自 适配异构数据语义采集、和 以数据为中心的网络安全态 势汇聚共享技术研究。
研究的必要性分析
研究的目的和意义 国内外研究现状和技术发展趋势
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研究的目的和意义
✓ “万网融合”的大背景下，未来“智慧产业”平 台系统中将存在上千个信息系统及上万种设备类 型
✓ 数据结构及接口标准不一，导致传统数据采集、 流转和交换技术已无法满足大数据环境下的生态 需求
✓ 目前通用一般技术大多采用服务器定制数据接口 ，终端按照接口进行数据结构改造的方式，该方 式存在实施成本高、效率低等不足。
美国航天司令部草拟了规划未来信息战列文件， 2020 远景设想强调国防全网基础设施的网络态势感知、对下 次攻击的作战评估、灵活的计算机网络攻击效果评价等
6 内容。
国内外研究现状和技术发展趋势
国内研究现状
➢• 国从内上针对述态文势感献知及及多研源究异构成数果据融可合以领域看技出术的，研经究则过起十步比年较来晚 的 ➢ 上发海展交大，的在李建各华国在现研有究研究人的员基础和上科研发研网机络安构全的态势共综同合处努理力系 之
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研究内容、技术指标、成果形式
主要研究内容 技术指标 最终成果形式
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研究目标
✓ 为我国重点行业的网络安全威胁感知、预警、应急响应和 处置工作提供一套整体性安全解决方案
网络安全态势感知的内容与方法
网络安全态势感知的内容与方法网络安全态势感知是当前网络安全领域的热门话题，已经成为政府和企业宣传网络安全的高频词汇。
然而，对于网络安全态势感知的具体内容和针对不同用户需求的感知方法，人们仍然缺乏清晰的认识。
为此，我们需要详细分析网络安全态势感知的内容和针对不同用户需求的感知方法。
一、网络安全态势感知的内容1、感知网络资产随着IT系统的不断发展，网络资产变得越来越复杂，其中包括大量的无主资产和僵尸资产。
这些资产长时间无人维护，存在大量的漏洞和配置违规，给网络安全带来了极大的隐患。
因此，我们需要首先摸清资产家底。
任何网络入侵和攻击都是以资产为载体或目标，如果网络资产是一笔糊涂账，那么网络安全状况将无法得到保障。
感知资产的方法主要有主动探测和被动分析。
主动探测主要用于对未知网络下的资产发现探测，被动分析主要用于7×24小时持续性的监听已知网络下的未发现资产。
通过建立强大的资产指纹库，识别各类资产并完成资产属性的补全，最终实现未知资产的发现、识别与管理。
同时，需要通过监控资产的运行状态，包括主机CPU、内存、磁盘占用率变化情况、网络带宽的占用变化情况和交换机每个端口的流量情况，为安全检测分析提供数据支撑。
2、感知资产脆弱性网络安全脆弱性主要包括资产漏洞和弱密码等配置不当。
脆弱性已经成为网络攻击者入侵网络窃取信息或者破坏系统的重要入口。
因此，“摸清家底”的一个重点就是要摸清资产的脆弱性。
如果资产漏洞和不合理配置不明确，将无法进行资产安全加固并采取防护措施。
资产漏洞的感知方法是通过端口探测等手段，对网络中指定的主机、网络设备等资产进行漏洞检测，发现网络资产存在的漏洞。
而资产配置脆弱性的感知方法则是采用基线安全配置检测工具，深度获取主机、服务器和网络设备等资产的配置信息，并与配置基线进行比较，发现资产配置的脆弱性。
最终，通过发现脆弱性并维护所有资产脆弱性的生命周期信息，分析可能的攻击面和攻击路径。
随着网络技术的发展，网络安全威胁的方式层出不穷。
网络安全态势感知服务解决方案PPT
在教育网络中的应用
• 教育网络是网络安全态势感知服务的另一个重点应用领域，特别是在高校 和科研机构。
• 网络安全态势感知服务可以帮助教育机构及时发现并防止潜在的网络攻击 和数据泄露，保障教育网络的稳定运行和信息安全。
• 数据收集与处理
• 通过多种手段采集网络流量、系统日 志、安全事件等相关数据，并进行预处理 ，如数据清洗、去噪等，以便后续分析。
威胁情报分析
• 威胁识别与评估
• 基于采集到的数据，通过威胁情报分析技术，识别潜在的网络威胁，如恶 意软件、网络攻击等，并评估其可能的影响和危害程度。
网络安全事件预测与防御
网络安全态势感知服务解决方案
contents
目录
• 引言 • 网络安全态势感知服务概述 • 解决方案的组成部分 • 解决方案的优势和效果 • 实际应用和案例分析 • 总结和未来发展
01
引言
背景和目的
• 随着网络技术的快速发展和广泛应用，网络安全 问题日益凸显。网络安全态势感知服务旨在实时监 测网络运行状态，预测和分析可能存在的安全风险 ，为网络管理和安全防护提供决策支持。该服务旨 在提高网络运行的可靠性、安全性和效率，促进信 息化和数字化建设。
系统日志采集 与分析
• 采集各类系统日志， 包括操作系统、数据库、 Web服务器等，分析日志 数据，发现系统漏洞和潜 在的安全风险。
安全事件监测 与响应
• 实时监测安全事件， 及时发现攻击行为，提供 初步响应措施，降低安全 事件的影响。
威胁情报分享 安全培训与意
与更新
识提升
• 建立威胁情报分享机 制，及时分享最新的安全 威胁信息，更新威胁情报 库和安全知识库。
• 通过智能调度网络资源，企业能 够避免过度投资或资源浪费，有效 降低运营成本，提高投资回报率。
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
网络安全态势感知研究PPT课件
威胁评估的3个方面： 意图、能力、机会
SE1U2 12
信息可视化的抽象参考模型
由于人的知觉能力限制， 大画面显示实际提高的是 多人共享合作的能力 。
出于性能考虑，通常需要在内存中建立 独特的数据（库）存储结构，缺乏标准
化，不利于第三方组件的加入，需要在 接口上进行数据结构转换。
3/24/2020
• Denial of ServiceAttacks
– 通过对异常的高层协议流量的观 察
3/24/2020
SE8U 8
More Works
• 2006: Study of Network Security Situation
Awareness Model Based on SimpleAdditive Weight
系统条件
用户条件
SE3U 3
态势感知在网络安全中的应用
• 美国空军通信与信息中心的Tim Bass在1999 年首次提出将态势感知技术应用于多个 NIDS检测结果的数据融合分析
Hierarchy of IDS Data Fusion Inferences
Types of Inference - Threat Analysis - Situation Assessment
3/24/2020
SE9U 9
Holsopple J, Sudit M, Nusinov M, Liu DF, Du H, Yang SJ. Enhancing Situation Awareness via Automated Situation
Assessment. IEEE Communications Magazine 2010;48:146-52
态势感知整理版
态势感知研究和应用现状0、定义0.1态势感知“态势感知”这个词最早源于军事。
美国研发的各类导弹预警系统，就是这个概念最初的应用。
公认的态势感知概念是：在特定时空下，对动态环境中各元素或对象的感知、理解以及对未来状态的预测。
0.2网络态势网络态势指的是由各种网络设备运行状况、网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
0.3网络态势感知网络态势感知则是在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的趋势。
网络态势感知中的感知、理解和预测元素能有效追踪、分析并提供有关新兴威胁、威胁攻击者、漏洞和恶意软件有关的可操作情报。
[3]态势是一种状态、一种趋势，是整体和全局的概念，任何单一的情况或状态都不能称之为态势。
因此对态势的理解特别强调环境性、动态性和整体性，环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络；动态性是态势随时间不断变化，态势信息不仅包括过去和当前的状态，还要对未来的趋势做出预测；整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化，会影响到其他网络实体的状态，进而影响整个网络的态势。
0.4网络安全态势感知网络安全态势感知就是利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化等技术，直观显示网络环境的实时安全状况，为网络安全提供保障。
借助网络安全态势感知，网络监管人员可以及时了解网络的状态、受攻击情况、攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况，对发起攻击的网络采取有效措施；网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势，做好相应的防范准备，避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失；应急响应组织也可以从网络安全态势中了解所服务网络的安全状况和发展趋势，为制定有预见性的应急预案提供基础。
[7]0.5深度态势感知深度态势感知的含义是“对态势感知的感知，是一种人机智慧，既包括了人的智慧，也融合了机器的智能（人工智能）”,是能指+所指，既涉及事物的属性（能指、感觉）又关联它们之间的关系（所指、知觉），既能够理解弦外之音，也能够明白言外之意。
网络态势感知_PPT
severity
The impact of the event on the target威胁性的量化TI = Nhomakorabea)
理解过程的实现----数据融合（2）
稳定性信息量化 E SI =
脆弱性信息量化 VI =
理解过程的实现----数据融合（3）
网络安全值 ST=
网络安全态势感知
态势认知 态势理解 态势预测
网络安全态势的预测
功能：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
难点： 安全态势变化的规律性
解决方法： 贝叶斯推理
预测过程的实现
P(Si|T) =
=
P（Si）, P（T|Si）训练样本学习获取
存在的问题
采集的信息是否全面？ 信息的模型化？（资产CIA属性） 威胁信息的融合及量化是否合理？
Definition
Situation Awareness “ the perception of the elements in the
environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning and the projection of their status in the near future”
-------Endsley, 1988, design and evaluation for situation awareness enhancement
Attribute
Description
数据格式 analyzer
网络安全态势感知与可视化展示
网络安全态势感知与可视化展示在当今数字化的时代，网络已经成为了人们生活和工作中不可或缺的一部分。
从日常的社交娱乐到关键的商业运营和国家基础设施，网络的影响力无处不在。
然而，随着网络的普及和发展，网络安全问题也日益严峻。
网络攻击、数据泄露、恶意软件等威胁层出不穷，给个人、企业和国家带来了巨大的损失和风险。
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可视化展示技术应运而生。
网络安全态势感知是一种对网络安全状况进行实时监测、分析和评估的能力。
它通过收集、整合和分析来自各种网络安全设备、系统和数据源的信息，来全面了解网络的安全态势。
这些信息包括网络流量、系统日志、漏洞扫描结果、威胁情报等。
通过对这些信息的综合分析，网络安全态势感知系统能够识别潜在的安全威胁和风险，预测可能的攻击趋势，并及时发出警报，为网络安全防护提供决策支持。
可视化展示则是将网络安全态势感知所获取的复杂数据和信息以直观、易懂的图形、图表等形式呈现给用户。
它的作用不仅仅是让数据变得更易于理解，更重要的是能够帮助用户快速发现网络安全中的异常和趋势，从而提高决策的效率和准确性。
想象一下，如果我们面对的是一堆密密麻麻的数字和文字组成的网络安全数据，要从中找出潜在的威胁和风险，那将是多么困难和耗时的一件事情。
而通过可视化展示，我们可以将这些数据转化为直观的地图、柱状图、折线图等，让我们一眼就能看出网络中哪些区域存在高风险，哪些时间段攻击活动最为频繁，哪些类型的攻击最为常见。
比如说，通过热力图的形式，可以直观地展示网络中各个节点的流量大小和活动频繁程度。
流量较大、活动频繁的节点可能就需要重点关注，因为它们有可能是潜在的攻击目标或者已经受到了攻击。
再比如，用饼图来展示不同类型的攻击所占的比例，让我们能够快速了解到哪种攻击手段是当前的主要威胁，从而有针对性地采取防护措施。
在网络安全态势感知与可视化展示的实现过程中，数据的收集和整合是基础。
需要从各种不同的网络设备和系统中收集大量的数据，并将这些数据进行清洗、转换和整合，以确保数据的准确性和一致性。
态势感知
NSAS主要包括多源异构数据采集、数据预处理、事 件关联与目标识别、态势评估、威胁评估、响应与预警、 态势可视化显示以及过程优化控制与管理等7个部分。
关键技术
为了实时、准确地显示整个网络态势状况， 检测出潜在、恶意的攻击行为，NSAS必须解决 相应的技术问题。
1、数据挖掘 2、数据融合 3、态势可视化 4、其他技术
入侵检测的 数据挖掘框架
数据融合
目前用于数据融合领域的典型算法有贝叶斯网络和D-S证据推理。贝 叶斯网络是神经网络和贝叶斯推理的结合。它使用节点和弧来代表域知 识，节点之间可通过弧来传播新的信息。网络中保存的知识可以由专家 指定，也可以通过样本进行学习。贝叶斯网络还使用了具有语义性的贝 叶斯推理逻辑，它更能反映容易理解的推理过程，因此也在具有内在不 确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。作为一种知识表示和进 行概率推理的框架，将贝叶斯网络应用于态势感知，具有广阔的发展前 景。 D-S证据理论是Dempster于20世纪60年代提出的，试图用概率上下 限来表示实际问题中的不确定性。Shafer对它做了进一步的发展，并使 之系统化、理论化，形成了一种不确定推理理论，即D-S证据理论。它 允许人们对不精确和不确定性问题进行建模、推理，为融合不确定信息 提供了一条思路；另外，它不要求融合信息具有同类性，因而在融合处 理异类、同步、异步信息方面优势也很明显。但是，在证据严重冲突的 情况下，组合结果往往与实际情况不相符。
态势可视化
态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未 来趋势，而通过传统的文本形式，无法直观地将结果呈现给 用户。可视化技术正是通过将大量的、抽象的数据以图形的 方式表现，实现并行的图形信息搜索，提高可视化系统信息 处理的速度和效率。
安全态势与可视 化技术的关系
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第一章：引言1.1 背景和意义1.2 研究目的和意义第二章：网络安全态势感知技术概述2.1 网络安全态势感知的定义2.2 网络安全态势感知的核心问题2.3 网络安全态势感知的基本原理2.4 网络安全态势感知的研究方法与技术第三章：网络安全态势感知技术的相关应用3.1 威胁检测与预警3.1.1 威胁检测算法研究3.1.2 威胁预警模型设计3.2 攻防博弈分析与决策支持3.2.1 攻防态势分析技术3.2.2 决策支持系统设计3.3 安全漏洞分析与修复3.3.1 安全漏洞检测技术研究3.3.2 安全补丁设计与应用3.4 网络流量分析与行为识别3.4.1 网络流量分析技术研究3.4.2 异常行为识别算法设计第四章：网络安全态势感知技术的研究挑战与解决方案4.1 数据量大、处理速度慢的问题4.1.1 大数据技术在网络安全态势感知中的应用4.1.2 高性能计算与并行处理技术研究4.2 检测与误报的平衡问题4.2.1 异常检测算法优化与改进4.2.2 多模态信息融合技术研究4.3 高级威胁的识别问题4.3.1 高级威胁行为模式分析4.3.2 机器学习在高级威胁识别中的应用第五章：网络安全态势感知技术的应用案例分析 5.1 某大型企业网络安全态势感知系统5.1.1 系统环境与架构设计5.1.2 功能与性能分析5.2 领导网络安全态势感知平台5.2.1 平台架构与功能设计5.2.2 实际应用效果分析第六章：未来发展方向与展望6.1 网络安全态势感知技术的发展趋势6.2 未来研究的重点领域第七章：总结与展望7.1 主要内容总结7.2 研究意义和价值7.3 进一步研究的建议。
网络态势感知模型_未来宽带网络的关键支撑技术_[共3页]
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XXXXXXXX 第7章 互联网态势感知◆ 193 ◆ 现有的Internet 级网络流量可视化工具，提供整个网络的流量信息，可帮助发现网络攻击行为，提取攻击行为特征。
流量可视化可以以目标网络地址、源网络地址和端口号为三维展示网络流量信息[4]，进一步需要从原始流量数据中分析得到高层抽象的态势信息。
3．生存性态势感知生存性是指网络在遭受攻击、故障或意外事故时，系统能够及时完成其关键任务的能力。
生存性与网络故障管理相关，但不局限于网络软硬件故障导致的问题。
网络可能遭受的攻击包括恐怖袭击、电磁脉冲弹攻击等，电网故障、地震、海啸等灾害也会引起网络的生存性问题。
生存性态势感知是对网络在各种故障和攻击下生存能力的分析评估。
生存性涉及网络拓扑、路由、传输、网络服务等多方面的因素。
7.1.2 网络态势感知模型态势感知以数据融合为中心，其模型的建立也以数据融合模型为基础。
目前已经提出了几十种数据融合模型[5]，如智能循环模型、JDL 模型、Boyd 控制循环、Endsley 模型、瀑布模型、Dasarathy 模型、Omnibus 模型、扩展OODA 模型、知觉推理模型等。
其中，影响力较大的是JDL （Joint Directors of Laboratories ）数据融合模型。
JDL 模型将数据融合分为4个层次：目标细化、态势细化、风险细化和过程细化。
如图7-2所示。
其中，态势感知作为较高层次的Level 2融合，向下从Level 1融合接收网络监测数据，作为态势感知的信息来源；向上为Level 3融合提供态势信息，用于威胁分析和决策支持。
图7-2 JDL 数据融合模型Blasch [6]对JDL 模型加以发展，在四层融合的基础上提出了第五层融合机制——用户细化。
Level 5融合强调用户的作用，需要用户的知识和推理；同时为低层提供反馈，优化融合过程。
目前，JDL 模型进一步发展为DFIG （Data Fusion Information Group ）模。
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Attribute
Description
数据格式 analyzer
The information identifying the sensor
time
The time the alert are detected
alertname
The information identifying the alert
网络安全态势感知的指标体系
一级指标 威胁性
稳定性
二级指标 子网内各关键设备提供的服务种类及其版本 威胁性子网数据流入量 子网流量变化率 子网流入数据流总量 子网流出数据流总量 子网内不同协议数据包分布比值的变化率 子网内不同大小数据包分布比值的变化率
认知过程的实现----数据采集
网络基本信息： Nmap 威胁性信息： Snort 脆弱性信息：OpenVAS 稳定性信息：Iptraf 资产信息：Administrator input
sourceIP
The source IP of the events leading up to the alert
sourceport
The source port of the events leading up to the alert
destinationIP
The target IP of the events leading up to the alert
destinationport The target port of the events leading up to the alert
classification completion
The “type” of the alert, which determine how to distinguish the alert
网络安全态势认知
功能：从网络中获取可用于态势感知的信息 难点： （1）信息的全面性（Not available） （2）信息的准确性（Incorrect） （3）信息的模型化（Model） 解决方法：
网络安全态势感知的指标体系
网络安全态势感知的指标体系
一级指标 脆弱性
威胁性
二级指标 网络漏洞数目及等级 网络拓扑 子网内各关键设备提供的服务种类及其版本 子网内各关键设备的操作系统类型及其版本 关键设备漏洞数目及等级 子网内各关键设备开放端口的总量 报警数目 子网带宽使用率 子网内安全事件历史发生频率
难点： 安全态势变化的规律性
解决方法： 贝叶斯推理
预测过程的实现
P(Si|T) =
=
P（Si）, P（T|Si）训练样本学习获取
存在的问题
采集的信息是否全面？ 信息的模型化？（资产CIA属性） 威胁信息的融合及量化是否合理？
Thanks !
Definition
Situation Awareness “ the perception of the elements in the
The probability of the event success
severity
The impact of the event on the target
Future Workand fusion Decision support based on uncertain information Attacker modeling Root cause analysis
environment within a volume of time and space, the comprehension of their meaning and the projection of their status in the near future”
-------Endsley, 1988, design and evaluation for situation awareness enhancement
网络安全态势感知
态势认知 态势理解 态势预测
网络安全态势理解
功能：利用认知过程获取的网络信息，对 当前的网络安全态势的分析。
难点： 信息合并的模型 （information consolidation model）
解决方法： 信息合并的方法
理解过程的实现----数据融合（1）
威胁性信息融合 问题：警报量大 误报率和漏报率高 解决方法： 警报成功的概率 警报的严重程度
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威胁性的量化
TI =
)
理解过程的实现----数据融合（2）
稳定性信息量化 E SI =
脆弱性信息量化 VI =
理解过程的实现----数据融合（3）
网络安全值 ST=
网络安全态势感知
态势认知 态势理解 态势预测
网络安全态势的预测
功能：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