网络安全态势感知是一种先进的网络安全防御理念和方法，浙江大学在这一领域内进行了一系列深入的研究与实践。态势感知技术涉及大数据分析和人工智能的应用，用以监控、评估、预测并响应复杂的网络环境中的安全威胁。下面详细展开相关知识点。
态势感知技术分为三个基本过程：态势感知察觉、态势感知理解和态势感知应用。
态势感知察觉阶段主要负责从海量的安全数据中检测出异常活动，通过收集数据，包括但不限于安全设备日志、主动扫描结果以及分布式资源的信息，来发现潜在的安全事件和攻击行为。
态势感知理解阶段则是在察觉的基础上，利用安全态势模型、大数据统计分析、机器学习和数据挖掘等技术手段，推断出攻击者的意图。这一阶段需要对收集到的异常活动进行深入分析，以理解攻击行为背后更深层次的含义。
态势感知应用阶段则是将前两个阶段得到的信息进行应用，评估和应对已知的安全事件。这一阶段是整个态势感知流程的最终目标，即根据分析和理解的结果，做出相应的决策和响应措施，实现有效的网络安全防御。
为了实现态势感知，浙江大学构建了校园安全运营中心，并基于大数据平台搭建了安全态势分析系统、安全应急管理系统和事件通报预警系统等，实现对网络环境中的各种安全威胁的动态监控和应对。
浙江大学在网络安全建设方面面临的挑战包括：
1. 安全意识薄弱，学校内部对网络安全的重视不足，缺少系统的安全培训。
2. 安全政策落实不到位，没有形成严格的网络安全管理规范。
3. 应急响应能力弱，在面对网络安全突发事件时缺乏有效的应对措施。
4. 技术储备不足，缺少专职的网络安全人员，同时网络安全技术更新迅速，数据恢复能力较弱。
5. 安全人才奇缺，目前全球范围内网络安全人才缺口巨大。
针对上述挑战，浙江大学提出了人机共生的办学体系，旨在整合资源，提高网络安全防御能力。具体举措包括建立新式办学空间、实现信息安全人员的专业化转型、加强安全技术的研究和应用、以及打造一个高效的校园安全运营中心。
浙江大学在信息资产保护方面做出了努力，包括将1万个AP改造为4万个AP，以应对网络流量激增的挑战；对网络中的安全漏洞进行修复，预防潜在的安全威胁；同时监控业务流量，分析重大安全事件，确保网络的安全稳定运行。
在技术层面，浙江大学采用了基于大数据的运行模式框架，通过主动发现、监测资产指纹、漏洞、入侵事件和攻击行为等，提供准确的监测预警数据，以便更精确地进行云端防护。
此外，浙江大学还构建了动态的安全运营保障能力，通过制定安全运维标准和运维制度流程，将接口提供给各个厂商，实现云检测和云防御。浙江大学的云安全运营体系，致力于打造一个集安全态势感知、交易、分析等为一体的安全管理平台，确保整个校园网络的稳定性和安全性。
浙江大学在网络安全态势感知领域的研究和实践，不仅体现了对高校网络安全重要性的深入理解，还展示了利用前沿技术手段应对网络安全威胁的积极尝试，对于提升我国高校网络信息化安全水平具有重要的参考和指导价值。
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