网络安全态势感知系统研究.pdf

网络安全态势感知系统是一种重要的技术，它源于网络安全领域的需求，旨在实时监测网络状态并预测潜在的安全威胁，以便及时采取防御措施。随着信息技术的快速发展，计算机网络已成为社会生活的核心，网络安全问题日益突出，网络入侵和攻击手段变得更为复杂和隐蔽。因此，网络安全态势感知的研究显得尤为重要。 网络安全态势感知涉及到对网络设备运行状况、网络行为、用户行为等因素的全面监测，通过获取、理解和预测这些安全要素的变化，来评估网络的当前状态和未来趋势。这一过程通常分为三个主要方面：网络态势感知、网络威胁评估和网络态势评估。态势评估关注网络元素的提取、当前态势分析及未来态势预测，而威胁评估则在此基础上，评估恶意攻击的可能性和对网络的危害程度。 在实现网络安全态势感知的过程中，关键的技术包括数据挖掘、多源异构数据采集、数据预处理、事件关联与目标识别、态势评估、威胁评估、响应与预警、态势可视化显示以及过程优化控制与管理等。其中，JDL模型（Joint Director of Laboratories）是一个被广泛应用的数据融合理念模型，它涵盖了以上所述的各个阶段，以确保决策者能够清晰地了解网络安全态势。 数据挖掘是网络安全态势感知中的核心技术之一，它从海量的、不完整、有噪声的数据中发现有价值的信息。数据挖掘方法主要包括关联分析、序列模式分析、分类分析和聚类分析。关联分析，如Apriori算法，用于发现数据之间的关系，以揭示支持度和可信度较高的关联规则。 面对大规模、复杂网络环境，网络节点众多，数据流量庞大，且包含多种异构网络和应用平台，网络安全态势感知系统必须解决实时检测和准确识别潜在恶意攻击行为的技术挑战。通过不断的技术创新和研究，网络安全态势感知系统将能够更好地保护网络环境，预防和对抗日益严峻的网络安全威胁。