网络安全态势感知方法是计算机网络领域中非常重要的研究内容，其目的是为了更好地理解网络环境中的安全态势，预测未来可能出现的安全威胁，并做出有效的防御决策。基于层次攻击图的网络安全态势感知方法（NSSA）通过采用社区发现算法将网络划分为若干逻辑子网，形成逻辑网络，再结合原始网络和逻辑网络，根据攻击行为的单调性原理优化攻击路径选择。这种新型的NSSA方法能够显著降低攻击路径的规模，从而解决实时NSSA中的状态爆炸问题。
状态爆炸问题是指在网络安全态势感知过程中，随着攻击状态数量的增加，系统需要处理的数据量呈指数级增长，导致系统性能下降，无法实现实时的安全态势感知。为了解决这个问题，提出了基于层次攻击图（Layered Attack Graph, LAG）的方法，即按照网络中的层次结构构建攻击图，以便更高效地对攻击路径进行分析和预测。
层次攻击图是一种用于表示攻击者如何通过网络层之间不同方式的组合来实现攻击目标的图形化模型。在攻击图中，节点代表攻击者的操作或系统中的安全事件，而边则表示这些操作或事件之间的依赖关系。通过层次化的方法，攻击图能够有效地将复杂攻击的多步骤过程分解成较小的、易于管理和分析的部分。
社区发现算法在该方法中用于识别网络中的社区结构，即把网络中高度互联的节点群聚类成一个个社区。社区内的节点通常比社区间的节点有更紧密的联系，这样的划分有助于降低网络的复杂性，并且为后续的攻击路径选择提供了重要的逻辑子网划分基础。
攻击行为的单调性原理是指攻击者在实施攻击过程中通常会遵循一定的顺序，且先决条件往往是攻击者必须先实现的。根据这一原理，可以优化攻击路径的选择，使得在减少攻击路径数量的同时，依然能够提供与其它方法相同的防御策略。
文献中提到的实验结果表明，采用基于层次攻击图的NSSA方法在生成攻击路径时仅需要0.029秒，而其它方法则需要超过56秒。这说明该方法在保持安全策略准确性的同时，显著提高了效率。
关键词中提到的网络攻击图模型、威胁图模型和传播模型都是网络安全态势感知中常用的方法模型。攻击图模型是通过图形化的方式来表示攻击者如何通过各个步骤达成攻击目标的模型；威胁图模型更强调威胁来源和攻击者意图的分析；而传播模型关注的是安全威胁的传播过程和结果。这三种模型虽然各有侧重点，但都旨在帮助理解和防御网络攻击。
文章的引言部分提到了互联网的快速发展带来越来越多复杂攻击，使得传统网络安全技术难以防御。因此，综合性和主动防御的NSSA得到了网络安全领域的高度关注。NSSA的关键在于感知网络环境中的元素，理解它们的含义，并预测它们未来状态的能力。
基于层次攻击图的网络安全态势感知方法是一种有效的、实时性强的安全态势分析工具，它通过优化攻击路径选择，解决了传统NSSA方法中状态爆炸的问题，能够更加高效地分析网络中的安全威胁，预测攻击者行为，提供准确的安全策略，从而更好地保护网络的安全。
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