态势感知中的数据融合和决策方法综述x
网络安全态势感知综述
网络安全态势感知综述
近年来，网络攻击事件层出不穷，对网络安全带来了巨大挑战，因此网络安全态势感
知越来越受到关注。
网络安全态势感知是指通过对网络安全威胁、漏洞和攻击行为及其规
律进行分析和研究，获得及时、准确的网络安全状态信息，以便采取必要的安全防护措施。
尽管网络安全态势感知在理论上显得十分重要，但在实际应用中面临着许多挑战。
首先，网络攻击的方式不断变化，难以及时掌握最新的攻击手法。
其次，网络规模越来越大，网络流量的实时处理成为了一个巨大的挑战。
最后，网络中存在许多威胁，如间谍软件、
恶意软件和木马病毒等等，这些威胁难以被发现和识别。
为了应对这些挑战，研究者们提出了许多解决方案，主要包括以下几种。
一是基于机器学习的网络安全态势感知。
该方法基于大量的网络流量数据和攻击行为
数据训练模型，将数据集分成攻击和正常流量两类，利用机器学习算法对其进行分类。
因
为这种方法可以快速地识别新的攻击形式，所以是当前最常用的网络安全态势感知技术之一。
二是基于流量分析的网络安全态势感知。
该方法主要是对网络中的流量进行分析，因
为大多数攻击行为都是基于网络流量实现的，从而可以检测到异常的流量行为。
该方法的
优势在于，可以对异常流量进行筛选和标记，进而对其进行封锁。
三是基于漏洞扫描的网络安全态势感知。
该方法主要是利用漏洞扫描工具快速扫描局
域网或互联网中的主机和服务，发现可能存在的漏洞和威胁，从而做到及时预防和防范。
总之，网络安全态势感知是网络安全的重要一环，需要我们加大研究力度，不断更新
技术，提高预防漏洞和攻击的能力。
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
在新的网络安全形势下，网络安全态势感知变得炙手可热，已经成为政府、企业宣传网络安全的高频词。
但是，对于网络安全态势感知的内容、针对不同用户需求如何感知等具体问题却缺乏清晰的认识。
在详细分析感知内容即网络资产、资产脆弱性、安全事件、网络威胁、网络攻击和网络风险的基础上，针对不同种类用户即政府部门或企业、企业集团或行业主管部门、政府监管机构的不同网络安全保障需求和网络安全监管需求，提出了微。
船舶网络安全态势感知方法研究综述
《船舶网络安全态势感知方法研究综述》摘要：随着船舶智能化和信息化的快速发展，船舶网络安全问题日益凸显。
船舶网络安全态势感知作为一种有效的安全防护手段，能够实时监测船舶网络的安全状态，预测潜在的安全威胁，为船舶网络安全管理提供决策支持。
本文对船舶网络安全态势感知方法进行了研究综述。
首先，介绍了船舶网络安全态势感知的概念、目标和意义。
然后，详细分析了船舶网络安全态势感知的关键技术，包括数据采集、数据分析、态势评估和态势预测等。
接着，对现有的船舶网络安全态势感知方法进行了分类和比较，包括基于规则的方法、基于统计的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。
最后，对船舶网络安全态势感知方法的未来发展趋势进行了展望。
关键词：船舶网络安全；态势感知；关键技术；方法分类；发展趋势一、引言随着信息技术的飞速发展，船舶智能化和信息化程度不断提高，船舶网络在船舶运营和管理中发挥着越来越重要的作用。
然而，船舶网络也面临着各种安全威胁，如网络攻击、恶意软件、数据泄露等，这些安全威胁可能会导致船舶系统故障、航行安全事故甚至危及船员生命安全。
因此，保障船舶网络安全至关重要。
船舶网络安全态势感知作为一种有效的安全防护手段，能够实时监测船舶网络的安全状态，预测潜在的安全威胁，为船舶网络安全管理提供决策支持。
本文对船舶网络安全态势感知方法进行了研究综述，旨在为船舶网络安全研究和实践提供参考。
二、船舶网络安全态势感知的概念、目标和意义（一）概念船舶网络安全态势感知是指通过对船舶网络中的各种安全数据进行采集、分析和处理，实时感知船舶网络的安全状态，预测潜在的安全威胁，并为船舶网络安全管理提供决策支持的过程。
（二）目标船舶网络安全态势感知的目标是实现对船舶网络安全状态的全面、准确、实时感知，及时发现潜在的安全威胁，预测安全态势的发展趋势，为船舶网络安全管理提供科学、有效的决策支持。
（三）意义1.提高船舶网络安全防护水平船舶网络安全态势感知能够实时监测船舶网络的安全状态，及时发现潜在的安全威胁，为船舶网络安全防护提供决策支持，从而提高船舶网络安全防护水平。
战场态势感知研究综述
战场态势感知研究综述
随着现代战争的发展，战场态势感知技术也在不断地创新和发展。
战场态势感知是指通过信息化手段获取、分析和展示战场信息，从而
提高战场情报的分析和决策的水平，使指挥员和作战人员能够更加有
效地指挥和作战。
战场态势感知技术主要包括多源情报融合、人工智能、网络技术
等方面。
其中，多源情报融合是指将来自多个不同来源的情报信息进
行整合、分析和筛选，从而形成全面、准确的情报图像；人工智能则
可以帮助指挥员和作战人员在短时间内快速获取并识别关键信息；而
网络技术则可以将各种传感器、雷达等设备的数据进行无线传输，从
而实现战场信息的实时感知和传递。
随着战场态势感知技术的不断发展，其应用范围也在不断扩大。
除了在军事领域中，战场态势感知技术也可以在各个领域中发挥作用，例如在城市安全、交通管理、环境监测等方面都有非常广泛的应用。
总的来说，战场态势感知技术的发展使得指挥员和作战人员能够
更加有效地获取、分析和利用战场信息，从而提高了战场决策的水平
和作战效率，有力地支持了现代战争的胜利。
大数据网络安全态势感知中数据融合技术分析
TECHNOLOGY AND INFORMATION
大数据网络安全态势感知中数据融合技术分析
毛铂明1 段立军2 王荣汉1 1. 湖南省科学技术信息研究所科技信息中心 湖南 长沙 410000； 2. 湖南省科学技术事务中心 湖南 长沙 410000；
摘 要 科技的创新发展，互联网对人们生活、工作等的影响也更大，信息技术手段让人们的工作与生活更为便 捷，同时也出现很多网络安全相关问题。互联网技术发展的影响之下，安全态势感知可采集、存储、分析和挖掘 互联网当中的安全信息，数据融合技术能够对搜集到的网络安全相关数据进行处理，其能够强化安全态势的感知质 量，确保信息数据的安全性与稳定性，这在网络发展中具有非常重要的作用。 关键词 大数据；网络安全；态势感知；数据融合技术；创新发展
（4）将数据融合应用到态势感知当中。态势数值的动态变 化彰显出互联网安全的变化情况，所作者可遵照态势数值的动 态变化，合理安排具体工作的优先等级，有助于监督考核相关工 作的有效管理，对其他信息数据的安全评估进行有力支撑。
（5）态势的预测。数据信息的实际融合中，遵照时间顺 序预测其未来态势的数值，自回归的移动平均、灰色预测、神 经网络预测等模型属于常见的计算方式。遵照时间顺序，能够 对既有态势的数据信息进行序列划分，将其划分成A与B序列， A是输入序列，B是输出序列。在这个过程当中，对参数以及 模型方面进行持续调整与修正，就能够获得预测模型的初期形 式，并且基于机器学习法进行有效完善。
3 网络安全态势相关数据的具体融合 （1）采集数据信息。在对网络安全相关数据进行采集的
时候一般有三种方式：采集安全设备与业务系统的相关数据， 数据内容当中包含很多内容，比如防火墙、入侵检测（IPS）、 安全审计、访问日志、统一安全管理平台以及堡垒机等，数据 数量非常多和复杂。采集运维管理数据，常见的包括故障问题 处理数据、安全风险的评价结果、安全巡检、安全管理系统运 行情况等。对外部威胁的情报库进行采集，其中包括互联网系
网络安全态势感知综述课件
可视化技术
可视化工具
Tableau、PowerBI、QlikView等。
可视化内容
网络拓扑图、安全事件时间线、攻击路径图等 。
可视化挑战
数据可视化设计、交互性、实时性等。
03
网络安全态势感知应用场景
企业网络安全
企业网络架构安全
01
态势感知能够全面监控企业网络架构，及时发现潜在的安全风
提升应急响应速度
快速定位和处置安全事件，降低安全 风险和损失。
网络安全态势感知的历史与发展
历史回顾
网络安全态势感知的概念起源于 20世纪90年代末期，随着网络安 全威胁的不断升级，其逐渐受到
重视和应用。
技术发展
随着大数据、云计算、人工智能等 技术的发展，网络安全态势感知的 技术手段和实现方式也在不断演进 和升级。
租户隔离与访问控制
通过态势感知，云服务提供商可以实施严格的租户隔离和访问控制 策略，确保不同租户之间的数据安全。
合规性检查
态势感知可以协助云服务提供商满足各种合规性要求，如ISO 27001 、PCI DSS等。
物联网网络安全
设备安全监控
物联网设备数量庞大且分布广泛，态势感知能够实时监测 设备的运行状况，及时发现异常行为或潜在威胁。
案例二
某金融机构网络安全态势感知实践
背景
金融行业对数据安全和交易连续性要求极高 。
企业网络安全态势感知案例
解决方案
结合网络安全态势感知技术和大数据分析，实时监测和预警潜在的安全威胁。
效果
及时发现并处置了多起网络攻击事件，保障了金融业务的正常运行。
政府网络安全态势感知案例
案例一
某市政府网络安全态势感知平台
态势感知平台应用总结汇报
态势感知平台应用总结汇报态势感知平台是一种集成了多种先进技术与系统的综合性系统，通过数据采集、分析与处理，提供实时、准确的情报和态势信息，为用户提供决策支持和安全保障。
本文将对态势感知平台的应用进行总结汇报，主要包括其在军事安全、公共安全、交通运输以及企业管理等领域的应用。
首先，在军事安全方面，态势感知平台能够通过多源数据的采集和分析，实现对敌人的情报获取和态势评估。
在实战中，可以通过监测敌方军事装备的动向、通讯信号的截获等手段，了解敌方的行动意图和部署情况，从而为军事指挥提供决策支持。
同时，态势感知平台还可以协同无人机、卫星等系统进行联合作战，提高战场态势的掌握和打击能力。
其次，在公共安全领域，态势感知平台的应用可以提供对突发事件和重大事故的预警和响应机制。
通过对各类传感器的数据采集和处理，可以及时发现异常情况并进行分析判断，从而提前预警和调度相应资源。
例如，在城市管理中，可以通过视频监控、交通流量检测等手段，实现对交通事故、火灾等突发事件的及时发现和处理，减少人员伤亡和财产损失。
第三，在交通运输领域，态势感知平台的应用能够实现智能交通管理和优化。
通过对交通信号灯、摄像头等设备的数据采集和分析，可以实现交通流量的监测和预测，规划交通路线，提供实时的交通导航和拥堵提示，减少交通拥堵和事故发生的可能性。
此外，态势感知平台还可以与智能车辆、无人驾驶技术相结合，实现交通系统的智能化和自动化。
最后，在企业管理领域，态势感知平台的应用可以帮助企业实现对生产过程和供应链的实时监控和管理。
通过对物联网设备的数据采集和分析，可以实现对生产设备的状态监测、异常预警和维修管理，提高生产效率和设备利用率。
同时，态势感知平台还可以对供应链环节进行监控，实现对物流流程、库存情况、供应商履约能力等的把握，从而提高企业的供应链管理水平。
综上所述，态势感知平台在军事安全、公共安全、交通运输以及企业管理等领域的应用广泛而深入。
通过对多源数据的采集和分析，态势感知平台能够提供实时准确的情报和态势信息，为决策提供支持，提高管理效率和安全保障水平。
网络安全态势感知综述.ppt
〉对于防守方：管理员对节点 i 实施安全措施会带来两方面的影响:减少威胁 t 的损害和影响网络性能 安全措施对i节点可用性的影响：
对 i 相关路径的性能影响为：
其中,Vv(ej(k))= Δρej * valueej为对第 j 条路径的影响
〉 安全措施减少 t 的损害与威胁类型有关: 〉 t 为一类威胁时,减少 t 的损害为−Vt(si(k)),从而,防守方的一步报酬用公式(2a)
网络安全态势感知综述
席荣荣 云曉春 金舒原
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. k 时刻,只在节点 1 上检测到 t,系统处于状态 A; 2. k+1 时刻,t 向节点 3 传播,管理员加固节点 3,普通用户访问率不变.系统如
果跳转到状态 B,表示加固方案执行没有成功并且威胁成功传播;如果跳转 到状态 C,表示加固方案执行成功或 t 在该方向传播失败; 3. k+2 时刻,以状态 B 为例,t 向节点 2、节点 4、节点 1 传播,管理员加固节 点 1,普通用户访问率不变.系统如果跳转到状态 D,表示威胁成功传播到节 点 2 和节点 4,节点 1 加固方案执行成功或 t 在该方向传播失败.
威胁：对资产造成损害的外因
•
威胁类型：病毒、蠕虫、木马等恶意代码和网络攻击,根据对系统的损
害方式将威胁分为两类：
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。
传感器网络中的数据融合与分布式决策方法
传感器网络中的数据融合与分布式决策方法摘要：随着传感器技术的快速发展，传感器网络在科学研究、环境监测、医疗健康等领域扮演着越来越重要的角色。
然而，传感器网络中的数据量庞大，传输速率有限，随之而来的是数据处理和决策的挑战。
本文介绍了传感器网络中的数据融合与分布式决策方法，这些方法通过采集、处理分布在传感器节点上的数据，并利用分布式决策算法进行信息融合和决策制定，为传感器网络应用提供了可靠的数据处理和决策支持。
第一部分：传感器网络中的数据融合在传感器网络中，数据融合是一种将各个传感器节点收集到的原始数据进行处理和合并的技术。
数据融合可以减少冗余数据传输，提高网络的能效，并提供更加准确和可靠的数据分析结果。
数据融合的关键是如何合理地将不同传感器节点收集的数据进行融合。
目前广泛采用的数据融合方法包括加权融合、模型融合和概率融合等。
加权融合是一种简单有效的数据融合方法，它通过对各个传感器节点收集到的数据赋予不同的权重，然后对这些数据进行加权平均。
不同的权重可以反映传感器节点的可信度或者精度，从而更加准确地反映实际情况。
模型融合是一种基于模型的数据融合方法，它利用统计学模型和数据挖掘技术对传感器网络中的数据进行建模和分析。
通过建立合适的模型，可以更好地理解传感器数据之间的关联和规律，从而提高数据融合的准确性和可用性。
概率融合是一种基于概率理论的数据融合方法，它通过计算传感器节点的测量误差和观测误差的概率分布，来评估数据融合的可信度和准确性。
概率融合方法可以有效地处理传感器节点之间的不确定性和噪声，提高数据融合的鲁棒性和可靠性。
第二部分：传感器网络中的分布式决策方法在传感器网络中，分布式决策是一种利用传感器网络进行联合决策的方法。
由于传感器网络的节点分布广泛、资源受限、通信带宽有限等特点，传统的决策方法往往难以适应传感器网络的特殊需求。
分布式决策方法将决策过程分解为多个子任务，并将这些子任务分配给不同的传感器节点进行计算和决策，最后将结果进行合并，得到最终的决策结果。
网络态势感知系统研究综述
万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据 万方数据网络态势感知系统研究综述作者：王慧强， 赖积保， 朱亮， 梁颖， WANG Hui-Qiang， LAI Ji-Bao， ZHU Liang， LIANG Ying作者单位：哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001刊名：计算机科学英文刊名：COMPUTER SCIENCE年，卷(期)：2006,33(10)被引用次数：28次参考文献(45条)kkaraju K NVisionIP:NetFlow Visualizations of System State for Security Situational Awareness 20042.Yurcik W Two visual computer network security monitoring tools incorporating operator interface requirements 20033.Shifflet J A Technique Independent Fusion Model For Network Intrusion Detection 20054.Batsell S G;Rao N S;Shankar M Distributed Intrusion Detection and Attack Containment for Organizational Cyber Security 20055.Bass T Intrusion Detection Systems and Multisensor Data Fusion:Creating Cyberspace Situational Awareness[外文期刊] 2000(04)6.Yin Xiaoxin VisFlowConnect:NetFlow Visualizations of Link Relationships for Security Situational Awareness 20047.Bearavolu R;Lakkaraju K;Yurcik W NVisionIP:An Animated State Analysis Tool for Visualizing NetFlows 2005u S The spinning cube of potential doom[外文期刊] 2004(06)9.Abdullah K;Lee C;Conti G IDS:Rainstorm:Visualization IDS alarms 200510.D'Amico A;Kocka M Information Assurance visualizations for specific stages of situational awareness and intended users:lessons learned[外文会议] 200511.Lee C P;Trost J;Gibbs N Visual Firewall:Real-time network security monitor 200512.Krasser S;Conti G;Grizzard J Real-time and forensic network data analysis using animated and coordinated visualization 200513.Conti G;Abdullah K Passive visual fingerprinting of network attack tools 200414.Erbacher R Intrusion behavior detection through visualization[外文会议] 200315.Danyliw R ACID:Analysis Console for Intrusion Databases 200116.Koike H;Ohro K SnortView:Visualization systems of snort logs 200417.Takata T;Koike H Mielog:A highly interactive visual log browser using information visualization and statistical analysis 200218.Braun J J Dempster-Shafer Theory and Bayesian Reasoning in Multisensor Data Fusion in Sensor Fusion:Achitectures,Algorithms,and Applications Ⅳ 200019.闫飞;汪生;朱磊明基于数据融合和数据挖掘技术的入侵检测系统设计[期刊论文]-计算机工程与科学 2004(04)20.刘超;谢宝陵;祝伟玲基于数据融合模型的网络安全分析评估系统[期刊论文]-计算机工程 2005(13)21.Bass T Service-Oriented Horizontal Fusion in Distributed Coordination-Based Systems 200422.Siaterlis C;Maglaris B Towards Multisensor Data Fusion for DoS Detection[外文会议] 200423.罗守山入侵检测 200424.Abraham T IDDM:Intrusion Detection Using Data Ming Techniques 200125.DeMontigny-Leboeuf A;Massicotte F Passive network discovery for real time situation awareness 200426.Bass T;Gruber D A glimpse into the future of id 199927.Endsley M R Design and evaluation for situation awareness enhancement 198828.Lee Wenke;Stolfo S;Mok K Mining in a data-flow environment:Experience in network intrusion detection 199929.Lee Wenke;Stolfo S;Mok K A Data Mining Framework for Building Intrusion Detection Models[外文会议] 199930.Lee Wenke;Stolfo S Data Mining Approaches for Intrusion Detection 199831.张云涛;龚玲数据挖掘原理与技术 200432.Endsley M R Toward a theory of situation awareness in dynamic systems 1995(01)33.Steinburg A N;Bowman C L;White F E Revisions to the JDL Data Fusion Model 199834.胡华平面向大规模网络的入侵检测与预警系统研究[期刊论文]-国防科技大学学报 2003(01)35.北京理工大学信息安全与对抗技术研究中心网络安全态势评估系统技术白皮书 200536.陈秀真网络化系统安全态势评估的研究[期刊论文]-西安交通大学学报 2004(04)37.张慧敏集成化网络安全监控平台的研究与实现[期刊论文]-通信学报 2003(07)38.冯毅《中国信息战》我军信息与网络安全的思考 200539.Advanced Research and Development Activity(ARDA)Exploratory Program Call for Proposals 2006,USA 200540.Office of The Secretary of Defense(OSD)Deputy Director of Defense Research & Engineering Deputy Under Secretary of Defense (Science & Technology) 200541.Li Zhenmin;Taylor J UCLog:A Unified,Correlated Logging Architecture for Intrusion Detection 200442.Yin Xiaoxin;Yurcik W;Slagell A The Design of VisFlowConnect-IP:a Link Analysis System for IP Security Situational Awareness[外文会议] 200543.Yurcik W Visualizing NetFlows for Security at Line Speed:The SIFT Tool Suite 200544.Carnegie Mellon's SEI System for Internet Level Knowledge (SILK) 200545.Theureau J Use of nuclear-reactor control room simulators inresearch & development 1998引证文献(28条)1.李涛.李飞.张刚基于NetFlow技术的网络安全态势评估研究[期刊论文]-现代电子技术 2011(5)2.贾焰.王晓伟.韩伟红.李爱平.程文聪YHSSAS:面向大规模网络的安全态势感知系统[期刊论文]-计算机科学2011(2)3.郭文忠.林宗明.陈国龙.刘延华网络安全组态势感知及其带粒子群优化的效用分析方法[期刊论文]-小型微型计算机系统 2010(3)4.郭文忠.林宗明.陈国龙.刘延华网络安全组态势感知及其带粒子群优化的效用分析方法[期刊论文]-小型微型计算机系统 2010(3)5.王龙海.钟求喜.丁浩.王霆基于性能参数修正的网络安全态势量化方法[期刊论文]-现代电子技术 2010(17)6.王玉峰通信保障态势感知研究[期刊论文]-无线电通信技术 2010(5)7.汪渊.杨槐.朱安国基于插件的网络攻防训练模拟系统设计与实现[期刊论文]-计算机技术与发展 2010(7)8.林加润.殷建平.程杰仁.龙军.朱明网络安全中多源传感器数据融合技术研究[期刊论文]-计算机工程与科学2010(6)9.面向网络态势感知的多源异构日志传感器设计[期刊论文]-传感器与微系统 2010(3)10.蒲天银.秦拯网络安全态势结构分析与评估建模[期刊论文]-铜仁学院学报 2010(3)11.梅震琨.黄家林基于用户行为的网络管理模型能力分析[期刊论文]-计算机与现代化 2010(8)12.陈柳巍.赵蕾.陈瑛琦网络安全态势感知系统简述[期刊论文]-电脑知识与技术 2010(13)13.李硕.戴欣.周渝霞网络安全态势感知研究进展[期刊论文]-计算机应用研究 2010(9)14.刘效武.王慧强.赖积保.叶海智基于多源异质融合的网络安全态势生成与评价[期刊论文]-系统仿真学报2010(6)15.李建平.王慧强.卢爱平.郝洪亮.冯光升基于条件随机场的网络安全态势量化感知方法[期刊论文]-传感器与微系统 2010(10)16.唐成华.余顺争一种基于似然BP的网络安全态势预测方法[期刊论文]-计算机科学 2009(11)17.贺英杰.王慧强.周仁杰面向网络态势感知的实时网络拓扑发现[期刊论文]-计算机工程 2009(24)18.陈涛.龚正虎.胡宁基于改进BP算法的网络态势预测模型[期刊论文]-通信市场 2009(3)19.刘强.殷建平.程杰仁.蔡志平一种新的DDoS攻击预警方法[期刊论文]-计算机工程与应用 2009(21)20.李永新基于属性识别理论的网络威胁评估方法[期刊论文]-计算机应用 2009(4)21.刘岱坪.董小华.张明威.陈佳网络安全态势多粒度分析的云方法[期刊论文]-计算机应用 2009(2)22.蒲天银.秦拯安全态势数据源近似频繁项分析算法应用[期刊论文]-福建电脑 2009(8)23.张羽.王慧强.贺英杰网络态势感知系统的告警阈值确定方法研究[期刊论文]-世界科技研究与发展 2008(4)24.刘效武.王慧强.梁颖.赖积保基于异质多传感器融合的网络安全态势感知模型[期刊论文]-计算机科学 2008(8)25.吴磊.刘延华.许榕生一个新的电力信息系统主动防御模型[期刊论文]-电力学报 2008(5)26.陈丽莎.张凤荔.王娟构建网络安全态势评估指标体系[期刊论文]-重庆科技学院学报(自然科学版) 2008(3)27.吴迪.何兆祥.赵小刚.殷福亮.李明想定环境中对战术互联网性能评估方法的研究及实现[期刊论文]-兵工学报2008(9)28.Ji-Bao Lai.Hui-Qiang Wang.Xiao-Wu Liu.Ying Liang.Rui-Juan Zheng.Guo-Sheng Zhao WNN-Based Network Security Situation Quantitative Prediction Method and Its Optimization[期刊论文]-计算机科学技术学报（英文版） 2008(2)本文链接：/Periodical_jsjkx200610002.aspx。
态势感知中的数据融合和决策方法综述
态势感知中的数据融合和决策方法综述作者简介：盖伟麟(1987－)，男，硕士研究生，主研方向：网络与信息安全，态势感知；辛丹、王璐，硕士研究生；刘欣，讲师、博士；胡建斌，副教授、博士。
收稿日期：2013-03-05 修回日期：2013-05-08 E-mail：gaiweilin54070225@态势感知中的数据融合和决策方法综述盖伟麟a，辛丹a，王璐b，刘欣a，胡建斌b(北京大学 a. 软件与微电子学院；b. 信息科学技术学院，北京 100871)摘要：在赛博空间态势感知的相关研究中，处理不确定、不精确的多源异构信息是态势认识过程中需要解决的一个重要问题。
为正确处理这些信息，提高对态势的认识，使得到的态势更具有正确性、时效性和全局性，研究数据融合方式和决策方式等现存的处理技术并进行综述。
数据融合包含贝叶斯网络、D-S 证据理论、粗糙集理论、神经网络、隐马尔科夫模型及马尔科夫博弈论等方式，决策方式涵盖认知心理学、逻辑学、风险管理等。
研究结果表明，目前的技术焦点呈现多样性，但在态势生成应用及验证方面仍有较大的改进空间。
关键词：赛博空间；态势感知；多源异构；数据融合；决策Review of Date Fusion and Decision-making Methodsin Situation AwarenessGAI Wei-lina, XIN Dana, WANG Lub, LIU Xina, HU Jian-binb(a. School of Software and Microelectronics; b. School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University, Beijing 100871, China)【Abstract】In the research of cyberspace situation awareness, how to deal with uncertain, inaccurate multi-source heterogeneous information is an important problem which needs to be solved in the process of situational understanding. In order to accurately handle withthe information, improve the awareness of the situation, make the situation more accuracy, timeliness and overall, the paper reviews theexisting technology focus, mainly including data fusion methods and decision-making methods. Data fusion methods mainly includes Bayesian network, D-S evidence theory, rough set theory, neural network, hidden Markov model and Markov game theory methods, and decision-making mainly includes cognitive psychology, logic and risk management methods. Research results show that current technologyfocuses present diversity, but still has great space for improvementin both the situation generation application and verification.【Key words】cyberspace; situation awareness; multi-source heterogeneous; data fusion; decision-makingDOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.005计算机工程Computer Engineering第40 卷第 5 期Vol.40 No.52014 年5 月May 2014·先进计算与数据处理·文章编号：1000-3428(2014)05-0021-05 文献标识码：A 中图分类号：TP311.131 概述赛博空间(cyberspace) 一词是由美国科幻小说作家William Gibson 创造的，指在计算机以及计算机网络里的虚拟现实，后来概念被普及和延伸，例如用来表示实时的网络空间等。
《沉浸式战场态势感知关键技术研究》范文
《沉浸式战场态势感知关键技术研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，战场态势感知技术已成为现代战争中不可或缺的重要环节。
沉浸式战场态势感知技术更是以其独特的优势，在军事领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将深入探讨沉浸式战场态势感知的关键技术研究，分析其技术原理、应用现状及未来发展趋势。
二、沉浸式战场态势感知技术概述沉浸式战场态势感知技术是一种利用先进的信息处理和显示技术，将战场信息以三维立体的方式呈现给用户，使用户能够身临其境地感知战场态势的技术。
该技术通过综合运用计算机图形学、多媒体技术、传感器网络等手段，实现战场信息的实时获取、处理和展示。
三、关键技术研究1. 数据融合技术数据融合技术是沉浸式战场态势感知技术的核心之一。
该技术能够有效地融合来自不同传感器、不同平台和不同时间的数据信息，形成完整的战场态势图。
数据融合技术能够提高信息的准确性和可靠性，为指挥决策提供有力支持。
2. 三维可视化技术三维可视化技术是实现沉浸式战场态势感知的重要手段。
通过该技术，可以将战场信息以三维立体的方式呈现给用户，使用户能够更加直观地了解战场态势。
同时，三维可视化技术还可以实现交互操作，使用户能够根据自己的需求进行信息的查询和操作。
3. 传感器网络技术传感器网络技术是沉浸式战场态势感知技术的关键支撑。
通过部署大量的传感器，可以实时获取战场的各种信息，如敌我力量分布、地形地貌、气象状况等。
传感器网络技术还可以实现信息的快速传输和共享，为指挥决策提供实时、准确的信息支持。
4. 人工智能与机器学习技术人工智能与机器学习技术在沉浸式战场态势感知中的应用日益广泛。
通过训练模型学习战场数据和规则，系统能够自动分析、预测战场态势，为指挥员提供决策支持。
同时，这些技术还可以实现战场信息的自动识别和分类，提高信息处理的效率和准确性。
四、应用现状及发展趋势目前，沉浸式战场态势感知技术已在军事领域得到广泛应用。
各国都在积极研发和应用该技术，以提高战场的感知能力和指挥决策水平。
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。
AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策
AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）技术在军事领域的应用越来越广泛。
其中，AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策发挥着重要作用。
本文将探讨AI技术在未来战争中的战场态势感知与决策的发展趋势与影响。
一、AI技术的战场态势感知在现代战场上，实时准确的战场态势感知对强化作战能力至关重要。
AI技术在战场态势感知方面的应用，可以大大增强军队的指挥决策能力。
首先，通过AI技术，战场上的各类传感器可以实现自动化处理和分析，提高数据的处理效率和准确性。
传感器获取到的信号可以实时传输给AI系统，AI系统通过对信号进行分析、处理和综合判断，将其转化为军事指挥所需的实时数据。
这样一来，指挥官可以更准确地获得战场信息，减少信息滞后带来的影响。
其次，AI技术还可以通过对大数据的分析和挖掘，发现隐藏在庞大数据背后的潜在规律和信息。
以往，军事情报的获取和分析是一项困难而耗时的任务，但随着AI技术的应用，这一过程可以实现自动化，大大提高情报的分析速度和准确性。
AI系统可以通过对历史数据、实时数据和情报信息的挖掘分析，帮助指挥官预测敌方行动意图，提前制定相应反制措施。
最后，AI技术还可以通过图像识别、语音识别等技术，实现对战场环境和态势的感知。
通过对战场图像的分析，AI系统可以识别敌人的位置、装备和行动，提供关键的战术信息。
同时，AI系统还可以通过对语音信息的处理，实现对敌军通信内容的解析和分析，为指挥官做出决策提供依据。
二、AI技术的战场决策支持AI技术在战场决策方面的应用，可以为指挥员提供全方位的决策支持，提高军队的战斗力和反应速度。
首先，AI技术可以通过对历史作战数据的分析和模拟，为指挥官做出决策提供参考。
AI系统可以通过对历史作战的数据分析，识别出不同战术的优劣，为指挥官提供决策参数和策略建议。
指挥官可以根据AI系统的分析结果，制定出更加科学有效的战术方案。
其次，AI技术还可以通过模拟训练和智能推演，为指挥官提供实战决策训练和应急演练。
态势感知的原理
态势感知的原理引言：在现代社会中，人们对于环境的感知和了解显得尤为重要。
而在各种感知技术中，态势感知被广泛应用于军事、安防、交通等领域。
本文将介绍态势感知的原理以及其在实际应用中的作用。
一、什么是态势感知态势感知是指通过感知技术和信息处理手段，对一个特定区域或特定对象的状态、变化、关联关系进行全面、准确的感知和分析的能力。
通过对环境各种信息的采集、处理和分析，可以实时了解环境的变化和发展趋势，从而做出相应的决策和应对措施。
二、态势感知的原理1. 传感器技术：态势感知的第一步是通过各种传感器对环境进行感知。
传感器可以是声纳、雷达、红外线传感器等，它们可以感知到不同类型的信号并将信号转化为电信号输出。
传感器广泛应用于军事、安防等领域，可以实时监测目标的位置、速度、形状等信息。
2. 信号处理：传感器感知到的信号需要经过信号处理，将原始信号转化为可理解的数据和信息。
信号处理包括滤波、放大、模数转换等步骤，可以提取出目标的特征信息，并进行数据分析和处理。
3. 数据融合：在态势感知中，来自不同传感器的信息需要进行融合，以获取更全面、准确的态势信息。
数据融合可以通过统计学方法、模型方法等进行，将不同传感器的信息进行整合，得出综合的态势信息。
4. 情报分析：在获得综合的态势信息后，需要进行情报分析。
情报分析包括对态势信息的解读、分析和判断，以便获取对环境变化的深入理解。
情报分析可以借助计算机模型、算法等方法，帮助人们更好地理解和把握态势信息。
三、态势感知的应用1. 军事领域：在军事作战中，态势感知可以帮助军方了解敌方的动态、位置等信息，从而制定有效的战略和战术。
通过态势感知，可以提前预警和判断敌方的行动意图，为军事行动提供重要依据。
2. 安防领域：在安防领域，态势感知可以帮助监控人员实时掌握监控区域的情况，及时发现异常行为和事件。
通过对视频、声音等信息的感知和分析，可以提高安全防范水平，保护人员和财产的安全。
3. 交通领域：在交通管理中，态势感知可以帮助交通部门了解交通流量、拥堵情况等信息，从而优化交通信号控制和路线规划。
网络安全态势感知综述
网络安全态势感知综述随着互联网的普及和发展，网络安全问题日益成为人们关注的焦点。
网络安全态势感知作为对网络安全态势进行监测和分析的手段，对于保障网络安全具有重要的意义。
本文将对网络安全态势感知的概念、技术框架、应用场景等进行综述，以期加深对网络安全态势感知的理解。
一、概念网络安全态势感知是指对网络安全态势进行全面、实时的监测和分析，从而及时识别网络安全威胁，预测可能发生的安全事件，以便采取及时有效的防范措施。
网络安全态势感知的核心是对网络进行全面的、实时的监测和分析，主要包括以下几个方面：1. 实时监测：及时获取网络中的各种数据流量和活动信息，包括网络流量、设备状态、用户行为等，并对这些信息进行全面分析。
2. 威胁识别：通过对实时数据进行分析，识别网络中的安全威胁和风险，包括恶意软件、网络攻击、数据泄露等。
3. 安全事件预测：基于对数据的深入分析，预测网络可能发生的安全事件，为安全事件的预防和处置提供依据。
4. 状态报告：对网络安全状况进行全面的、客观的描述和分析，为决策者提供准确的信息。
二、技术框架网络安全态势感知的实现涉及到多个技术领域，主要包括大数据分析、人工智能、云计算、网络安全技术等。
其基本技术框架包括以下几个方面：1. 数据采集与存储：包括网络数据流量、设备状态、用户行为等数据的采集和存储，通常采用大数据存储和处理技术。
3. 模型建立与训练：基于分析结果，建立安全态势感知的模型，并进行机器学习和训练，提高网络安全态势感知的准确性。
4. 实时监测与预警：通过实时监测技术，对网络安全态势进行实时的监测和分析，并在发现安全事件时及时发出预警。
三、应用场景网络安全态势感知的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 安全监测与预警：对企业、政府等组织的网络进行全面监测和预警，发现网络安全威胁和风险。
2. 安全事件处置：在发生安全事件时，及时采取有效的处置措施，减少安全事件造成的损失。
5. 安全态势演练：通过模拟安全事件的发生，检验网络安全态势感知的有效性和可靠性。
战场态势感知研究综述
战场态势感知研究综述当今世界正处于一个困境之中：在紧密联系、融合的战场环境中，人类迅速的发展也带来了很多挑战和不确定性，其中最大的挑战之一就是识别和感知现代战场态势。
战场态势感知（Battlefield Situational Awareness，简称BSA）是现代军事指挥的先决条件，它旨在捕捉战场信息，预测敌方情况，并处理相应结果。
以前，几乎所有的战场态势感知都是以人工方式处理的，以便获取更多战场数据。
然而，随着网络和信息技术的发展，自动化战场态势感知系统也开始产生作用，从而大大提高战场士兵的作战能力。
随着传感器技术的发展，传感器和其他硬件设备也可以用于战场态势感知，从而提高识别能力。
目前，战场态势感知研究正在推进整体网络化和信息化军事指挥体系的发展，并努力构建具有较强可扩展性、智能化和分布式算法的战场态势感知系统。
另外，现代混合信息网络设施（如无线网络、移动网络、传感器网络）也使得战场态势感知更加可行。
本文综述了近年来战场态势感知的研究现状，包括传感器技术、网络技术以及混合信息服务技术。
首先，介绍了现代战争中应用传感器技术以及不同传感器网络的技术细节。
其次，介绍了基于网络的战场态势感知技术，以及如何利用现有的传感器网络和网络技术来构建战场态势感知系统。
最后，介绍了混合信息网络设施如何改善战场态势感知的结果，以及目前还存在的挑战和展望。
战场态势感知的研究现在正处在爆发式发展的历程，如何充分利用现有和发展中的技术来提高战场态势感知的性能，实现更高水平的可操作性和可扩展性，提升军事指挥能力，仍然是研究者要解决的重要问题。
此外，在未来，战场态势感知的评估方法仍在研究中，有待研究的课题也越来越多，战场态势感知的发展将有望受到更多机构的关注。
总之，战场态势感知研究是一个非常复杂的领域，它涉及到传感器技术、网络技术以及混合信息服务技术等多个领域。
未来，战场态势感知将继续扮演重要的角色，使军事指挥系统更加高效、智能和科学化。
网络安全态势感知技术综述
网络安全态势感知技术综述网络安全是当今时代一个不可忽视的问题，随着技术的发展和应用场景的增加，网络安全也面临着越来越严峻的挑战。
因此，网络安全态势感知技术成为了一种越来越重要的技术手段。
本文将对网络安全态势感知技术进行综述，以期帮助读者更好地了解此技术，提高网络安全防护能力。
一、背景网络安全态势感知技术是指通过收集、处理和分析网络安全相关的各种信息，获取网络安全状况的一种技术手段。
网络安全态势感知技术可以帮助网络管理员了解网络的实际运行情况，检测网络中可能存在的威胁和攻击，并及时采取应对措施，实现网络安全防护功能。
目前，网络安全态势感知技术已经成为了网络安全防护的重要组成部分，而其主要应用于以下领域：1、网络入侵检测：通过实时监测网络安全事件，对网络中可能存在的安全风险进行预警和预防，提高网络的安全防护能力。
2、网络安全监控：通过收集、分析网络中的各种数据，实现对网络的全方位监控，帮助管理员及时发现异常情况，并采取相应措施。
3、网络流量分析：通过对网络流量的深入分析，了解网络中存在的威胁和攻击，实现对网络安全的精准防护。
二、网络安全态势感知技术分类网络安全态势感知技术主要分为以下几类：1、安全日志分析技术安全日志是网络设备、服务器等系统所记录下来的安全事件信息。
安全日志分析技术通过对这些安全日志进行收集、整理和分析，实现对网络中传输的所有数据、命令和事件信息的监控，以发现和防范网络威胁。
2、网络流量分析技术网络流量分析技术通过对网络流量进行抓包和分析，了解网络中传输的数据信息、协议和应用情况，从而发现并防范网络威胁。
此技术大多应用于网络入侵检测等场景中。
3、机器学习技术机器学习技术是指利用计算机对数据进行自我学习和优化，从而自动提高算法性能的一种技术。
在网络安全态势感知中，机器学习技术主要应用于对网络攻击、异常流量等进行分类和预测。
4、行为分析技术行为分析技术是指通过分析用户的行为模式和习惯，检测用户的不良行为或异常行为，从而实现对网络活动的监控和控制。
- 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)。
态势感知中的数据融合和决策方法综述作者简介：盖伟麟(1987－)，男，硕士研究生，主研方向：网络与信息安全，态势感知；辛丹、王璐，硕士研究生；刘欣，讲师、博士；胡建斌，副教授、博士。
收稿日期：2013-03-05 修回日期：2013-05-08 E-mail：gaiweilin54070225@态势感知中的数据融合和决策方法综述盖伟麟a，辛丹a，王璐b，刘欣a，胡建斌b(北京大学a. 软件与微电子学院；b. 信息科学技术学院，北京100871)摘要：在赛博空间态势感知的相关研究中，处理不确定、不精确的多源异构信息是态势认识过程中需要解决的一个重要问题。
为正确处理这些信息，提高对态势的认识，使得到的态势更具有正确性、时效性和全局性，研究数据融合方式和决策方式等现存的处理技术并进行综述。
数据融合包含贝叶斯网络、D-S 证据理论、粗糙集理论、神经网络、隐马尔科夫模型及马尔科夫博弈论等方式，决策方式涵盖认知心理学、逻辑学、风险管理等。
研究结果表明，目前的技术焦点呈现多样性，但在态势生成应用及验证方面仍有较大的改进空间。
关键词：赛博空间；态势感知；多源异构；数据融合；决策Review of Date Fusion and Decision-making Methodsin Situation AwarenessGAI Wei-lina, XIN Dana, WANG Lub, LIU Xina, HU Jian-binb(a. School of Software and Microelectronics; b. School of Electronics Engineering and Computer Science,Peking University, Beijing 100871, China)【Abstract】In the research of cyberspace situation awareness, how to deal with uncertain, inaccurate multi-source heterogeneousinformation is an important problem which needs to be solved in the process of situational understanding. In order to accurately handle withthe information, improve the awareness of the situation, make the situation more accuracy, timeliness and overall, the paper reviews theexisting technology focus, mainly including data fusion methods and decision-making methods. Data fusion methods mainly includesBayesian network, D-S evidence theory, rough set theory, neural network, hidden Markov model and Markov game theory methods, anddecision-making mainly includes cognitive psychology, logic and risk management methods. Research results show that current technologyfocuses present diversity, but still has great space for improvement in both the situation generation application and verification.【Key words】cyberspace; situation awareness; multi-source heterogeneous; data fusion; decision-makingDOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.05.005计算机工程Computer Engineering第40 卷第5 期Vol.40 No.52014 年5 月May 2014·先进计算与数据处理·文章编号：1000-3428(2014)05-0021-05 文献标识码：A 中图分类号：TP311.131 概述赛博空间(cyberspace) 一词是由美国科幻小说作家William Gibson 创造的，指在计算机以及计算机网络里的虚拟现实，后来概念被普及和延伸，例如用来表示实时的网络空间等。
态势感知的概念源于航天飞机的人因研究，此后在空中交通监管、医疗应急调度以及网络安全监控等领域被广泛地应用[1]。
Endsley 于1985 年提出了态势感知的定义，指出态势感知是在特定的时间和空间下，对环境中各元素或对象的觉察、理解以及对未来状态的预测。
过去赛博空间的攻击方式具有单维性，主要形式是单一地拒绝服务(Denial ofService, DoS)攻击、计算机病毒或者蠕虫、未授权的入侵，这些攻击主要针对网站、邮件服务器、客户机等。
如今赛博空间的攻击经历多元化发生了根本性改变，导致利用多种攻击工具和技术的多阶段、多维性攻击出现。
赛博空间的防御者必须处理多维攻击产生的大量不确定、不完整的多源异构信息，从而正确理解并认识当前态势。
不确定信息的挑战存在于赛博态势感知的所有阶段，包括前期的安全风险管理、实时的入侵检测、后期的取证分析。
在过去的十余年中，研究者们提出了多种数据融合模型、决策模型，用于处理不确定、不完整、不精确的多源异构信息。
其中在决策模型中，很多研究者考虑到人作为决策过程的因素，融入了认知心理学相关研究。
本文综述态势感知研究领域的融合及决策方式，并给出了相应的评述及比较分析。
2 数据融合方式综述数据融合技术最早应用于军事，近年来数据融合在非军事领域也被广泛应用。
本节以大规模赛博空间态势感知为背景，讨论的一般是多源异构数据的采集与分析，即多源数据融合。
数据融合研究的关键是融合模型和算法。
模型勾勒出逻辑的框架，目前存在的数据融合模型往往很大程度上依赖于应用领域，不存在通用的数据融合模型，其中最具有影响力的是如图1 所示的联合指导实验室(Joint Directors ofLaboratories, JDL)数据融合模型[2-3]，其中，态势感知作为较高层次的Level 2 融合，向上从Level 1 融合接收网络监测数据，作为态势感知的信息来源；向下为Level 3 融合提供态势信息，用于威胁分析和决策支持。
/下面将综述当前研究人员正在研究或者已经取得显著成果的用于赛博空间态势感知的数据融合方式及算法，并给出相应的评述及发展趋势。
2.1 基于贝叶斯网络的态势感知贝叶斯网络是基于概率分析和图论的一种不确定性知识的表示和推理模型，表现为一个赋值的复杂因果关系网络图，关于贝叶斯网络的深入了解与学习可以参考书籍[4]。
目前很多研究人员已经把贝叶斯网络应用到态势感知领域来处理不确定性信息。
文献[5]提出态势认识的本质是通过因果推理进行态势理解和诊断推理以实现态势预测，该文献通过构建态势认识的贝叶斯网络模型找出了态势和时间之间的因果关系，根据贝叶斯网络信息传播算法，以态势和事件节点的置信度为参数综合应用贝叶斯网络进行了因果推理和诊断推理，分别实现了态势理解与态势预测过程。
文献给出了基本的信息传播算法、态势认识系统的实现及运用该算法的实例应用，体现了很好的数据学习能力及推理能力(但算法在有2 个子节点的情况下没有给出诊断推理方法，同时应用文中的信息传播算法也无法推算出实例中的结果数据，缺乏一定的合理性与精确性)。
一些文章基于贝叶斯网络研究了博弈融合的态势分析，文献[6]将博弈论思想和信息融合理论相结合，提出了一种以博弈思想为指导的博弈融合机制，同时最后也指出了贝叶斯网络在信息融合中应用的局限性：首先原因和结果常常会相互作用，贝叶斯网络是一个有向无环图，无法满足有环的因果网络图，其次贝叶斯网络没有考虑原因节点影响结果节点的滞后时间，从而只适用于静态分析，有必要引入动态贝叶斯网络进行研究。
2.2 基于D-S 证据理论的态势感知D-S(Dempster-Shafer)理论允许各传感器提供各自所能提供的信息来进行目标检测、分类及识别。
算法核心是用概率分配值来定义一个不确定区间，并用不确定区间来表示一个命题的支持度和似然度。
关于D-S 理论的深入了解与学习，参考文献[7]中的第5 章。
很多研究者已把D-S 证据理论应用在网络异常检测、态势评估等研究中。
文献[8]指出目前网络异常检测方法存在的很多不足，例如漏报率与误报率都比较高，没有融合多个特征进行综合评判，检测算法不能够满足大量数据及高速网络的检测要求，从而提出基于D-S 证据理论的网络异常检测方法，同时引入了自适应机制。
研究者给出了系统架构，并指出在方法的实现过程中，只需选取从应用层以下各层协议头部中的域值通过简单计算即可获得特征。
最后使用DARPA1999 年IDS 基准评测数据进行了实验，得出的实验结果表明，该算法在较低误报率的基础上达到了理想的检测率。
文献[9]提出了基于D-S 证据理论的态势评估方法，并给出自己的网络安全态势评估模型，模型中将态势评估分为3 层：特征层，解释层，评估层。
特征层收集不同类型的原始信息。
解释层的数据来源于特征层，并与攻击数据库中的数据进行匹配，然后用D-S 证据理论算法融合匹配的数据，判断当前网络态势。
评估层基于获得的信息，综合计算来预测潜在威胁，并生成当前态势的映射图。
最后在实例中给出一张随时间变化的态势图，但只给出一个整体态势值，其并不会指导管理员该如何采取防护措施，这需要具体模块化的态势值，当然整体态势也不仅仅是模块化态势值的加权运算。
2.3 基于粗糙集理论的态势感知粗糙集理论(Rough Set Theory, RST)作为一种数据分析处理理论，在1982 年由波兰科学家Pawlak 创立，该理论在分类意义下定义了模糊性和不确定性的概念，是一种处理不确定、不相容数据和不精确问题的新型数学工具，其主要思想就是在分类能力不变的前提下，通过知识约简，导出问题的决策和分类规则。
关于粗糙集理论的深入了解与学习可以参考文献[10]。
1995 年ACM 将粗糙集理论列为新兴的计算机科学的研究课题，用在态势感知领域粗糙集理论研究刚刚起步，所以目前文献大多数局限在算法的基础应用，主要研究方向为态势感知与评估。