在深入探讨基于云计算的网络安全态势感知技术研究之前，需要先了解几个核心概念和它们之间的关联。
云计算技术是通过互联网提供按需的网络访问，来实现资源共享的一种计算模式。它具备几个基本特征：按需自助服务、宽带网络接入、资源池化、快速伸缩性、以及按使用付费的服务模式。云计算平台的典型代表有Hadoop，它通过Mapreduce进行数据处理和HDFS提供大数据存储功能。
网络安全态势感知是指对网络运行状态的持续监控，理解网络安全事件和行为，预测和检测潜在的威胁，以及对安全事件的响应。它的目的是提高网络防御能力，确保信息系统的安全稳定运行。
而混合结构化网络是一种既有结构化部分也有非结构化部分的网络类型，混合结构化网络的安全性问题由于其特殊性，给安全态势感知带来了新的挑战。
基于以上背景，本文提出一种基于云计算的网络安全态势感知方法，旨在提高混合结构化网络的安全性。文章中具体提到的技术和知识点包括：
1. 网络安全态势信息采集和分析：需要建立一个混合结构化网络安全信息检测结构模型，该模型能够通过信息挖掘对安全态势信息进行辨识。这涉及了对网络数据包进行分析，从海量数据中提取出有价值的安全事件信息。
2. 网络安全信息采样模型：通过边缘点的距离和自变量分析过程来构建，这一步骤是为了在大规模网络中更有效地识别和处理安全事件。
3. 贝叶斯网络学习：用于实现混合结构化网络安全态势信息融合。贝叶斯网络是一种概率图模型，它使用有向无环图来表示变量之间的依赖关系，并利用概率推理进行决策和学习。
4. 空间节点分布：通过空间节点分布进行贝叶斯网络学习，是为了理解网络中的空间特征和安全事件的地理分布。
5. Hadoop云计算平台：利用Hadoop进行网络安全态势信息的采集和分析。Hadoop平台在网络安全态势感知中的应用包括利用其分布式计算能力对网络流量进行预处理，并使用其大容量存储能力保存采集到的态势信息。
6. 协同滤波技术：这是一种信息过滤技术，它通过分析用户行为和物品特性，预测用户对物品的评价或偏好，这里被用来优化解析处理网络安全态势信息。
7. 仿真测试：通过仿真测试验证方法的性能。仿真测试是通过创建网络环境的模拟模型来评估网络安全态势感知方法的有效性。
文章总结表示，提出的基于云计算的网络安全态势感知方法在仿真测试中显示出对网络安全态势感知的高准确性，有效提高了混合结构化网络的安全性和稳定性。
从以上内容可以看出，本文提供了一个结合云计算、大数据处理技术和传统网络安全分析方法的研究框架。通过这些技术的综合运用，可以更有效地对网络安全态势进行感知，并对潜在威胁做出快速响应，这对于现代复杂网络环境的保护具有重要的实际意义。随着网络安全形势的不断变化，这样的研究将持续推动网络安全技术的进步和发展。
