网络安全态势感知是指一种能够在网络环境基础上，动态、全面地洞悉和理解安全风险的能力。这种能力强调从宏观的视角对网络安全威胁进行发现、识别、分析、理解以及响应。态势感知的目标是提升对安全事件的全局性认识，并提高网络管理人员对风险的管理能力。
文章首先对网络安全态势感知的相关概念及发展现状进行了介绍。随着工业化进程的推进，云计算、大数据、物联网技术以及移动终端的广泛应用，网络安全问题变得越来越突出。因此，态势感知技术开始广泛应用于网络安全领域，尤其在当前传统安全防御体系失效的情况下，态势感知显示出了其重要性。态势感知不仅可以辅助检测与被动防御，还能主动分析与制定策略，以及对网络安全趋势进行整体感知和预测。
态势感知的发展经历了四个主要阶段。在1960年以前，人们追求的是理想化的安全保障，即实现绝对安全的系统。在1970至1980年代，网络安全研究侧重于辅助检测与被动防御，入侵监测系统在这个阶段得到了广泛应用。进入1980至1999年，研究转向了主动分析与策略制定，比如脆弱性分析和漏洞分析。到了1999年以后，研究的焦点转向了整体感知与趋势预测阶段，网络安全态势感知成为了一个重要研究方向。
态势感知模型主要有Endsley提出的态势感知概念模型、Bass提出的功能模型以及数据融合模型。这些模型尽管名称不同，但它们的核心原理是类似的，为网络安全态势感知的研究提供了基础。在此基础上，衍生出多种不同的网络安全态势感知模型。Bass等人首次将态势感知概念应用于网络安全领域，并提出了多传感器集成后的入侵检测框架的态势感知概念。
态势感知的实现涉及多个阶段，包括数据收集、数据融合、态势评估和决策支持。在数据收集阶段，需要从网络环境中搜集各类数据，如日志、流量、系统和应用信息等。数据融合则对收集到的多源数据进行整合分析，形成统一的视图。态势评估是根据数据融合的结果评估当前的网络安全态势。决策支持阶段则基于态势评估的结果制定响应策略。
态势感知技术的发展与应用离不开机器学习和数据分析的支持。机器学习算法能有效地处理大数据，识别安全威胁，并对潜在的风险进行预测。数据分析则涉及到对收集到的大量数据进行处理和分析，提取有用信息，形成安全态势的可视化，帮助决策者制定更加有效的安全策略。
在大数据环境下，网络安全态势感知技术有着广阔的发展前景。文章分析和展望了大数据环境下网络安全态势感知的发展趋势，包括提高数据处理能力，改进分析算法，以及利用先进的机器学习技术实现更加准确的威胁预测和响应。
关键词所提到的网络安全、态势感知、机器学习、数据分析，都是当前网络安全研究领域的热点。态势感知与大数据和机器学习技术的结合，能够极大提升网络安全防护能力，对于构建更加安全可靠的网络环境具有重要意义。
