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网络安全态势感知系统的关键技术论文关键词:网络安全态势感知技术;关键技术结构;安全现阶段，各类信息传播速度逐渐提高，网络入侵、安全威胁等状况频发，为了提高对网络安全的有效处理，相关管理人员需要及时进行监控管理，运用入侵检测、防火墙、网络防病毒软件等进行安全监管，提高应用程序、系统运行的安全性。对可能发生的各类时间进行全面分析，并建立应急预案、响应措施等，以期提高网络安全等级。1网络安全态势感知系统的结构、组成网络安全态势感知系统属于新型技术，主要目的在于网络安全监测、网络预警，一般与防火墙、防病毒软件、入侵检测系统、安全审计系统等共同作业，充分提高了网络安全稳定性，便于对当前网络环境进行全面评估，可提高对未来变化预测的精确性，保证网络长期合理运行。一般网络安全态势感知系统包括：数据信息搜集、特征提取、态势评估、安全预警几大部分。其中，数据信息搜集结构部分是整个安全态势感知系统的的关键部分，一般需要机遇当前网络状况进行分析，并及时获取相关信息，属于系统结构的核心部分。数据信息搜集方法较多，基于Netow技术的方法便属于常见方法。其次，网络安全感知系统中，特征提取结构，系统数据搜集后，一般需要针对大量冗余信息进行管理，并进行全面合理的.安全评估、安全监测，一般大量冗余信息不能直接投入安全评估，为此需要加强特征技术、预处理技术的应用，特征提取是针对系统中有用信息进行提取，用以提高网络安全评估态势，保证监测预警等功能的顺利实现。最终是态势评估、网络安全状态预警结构，常用评估方法包括：定量风险评估法、定性评估法、定性定量相结合的风险评估方法等，一般可基于上述方法进行网络安全态势的科学评估，根据当前状况进行评估结果、未来状态的预知，并考虑评估中可能存在问题，及时进行行之有效的监测、预警作业。2网络安全态势感知系统的关键技术2.1网络安全态势数据融合技术互联网中不同安全系统的设备、功能存在一定差异，对应网络安全事件的数据格式也存在一定差异。各个安全系统、设备之间一般会建立一个多传感环境，需要考虑该环境条件下，系统、设备之间互联性的要求，保证借助多传感器数据融合技术作为主要支撑，为监控网络安全态势提供更加有效的资料。现阶段，数据融合技术的应用日益广泛，如用于估计威胁、追踪和识别目标以及感知网络安全态势等。利用该技术进行基础数据的融合、压缩以及提炼等，为评估和预警网络安全态势提供重要参考依据。数据融合包括数据级、功能级以及决策级三个级别间的融合。其中数据级融合，可提高数据精度、数据细节的合理性，但是缺点是处理数据量巨大，一般需要考虑计算机内存、计算机处理频率等硬件参数条件，受限性明显，需要融合层次较高。决策性融合中，处理数据量较少，但是具有模糊、抽象的特点，整体准确度大幅下降。功能级融合一般是处于上述两种方法之间。网络安全态势数据的融合分为以下几部分：数据采集、数据预处理、态势评估、态势预测等。（1）数据采集网络安全数据采集的主要来源分为三类：一是来自安全设备和业务系统产生的数据，如4A系统、堡垒机、防火墙、入侵检测、安全审计、上网行为管理、漏洞扫描器、流量采集设备、Web访问日志等。（2）数据预处理数据采集器得到的数据是异构的，需要对数据进行预处理，数据内容的识别和补全，再剔除重复、误报的事件条目，才能存储和运算。（3）态势感知指标体系的建立为保证态势感知结果能指导管理实践，态势感知指标体系的建立是从上层网络安全管理的需求出发层层分解而得的，而最下层的指标还需要和能采集到的数据相关联以保证指标数值的真实性和准确性。（4）指标提取建立了指标体系后，需要对基层指标进行赋值，一般的取值都需要经过转化。第五、数据融合。当前研究人员正在研究的数据融合技术有如下几类：贝叶斯网络、D-S证据理论等。2.2计算技术该技术一般需要建立在数学方法之上，将大量网络安全态势信息进行综合处理，最终形成某范围内要求的数值。该数值一般与网络资产价值、网络安全时间频率、网络性能等息息相关，需要随时做出调整。借助网络安全态势技术可得到该数值，对网络安全评估具有一定积极影响，一般若数据在允许范围之内表明安全态势是安全的，反之不安全。该数值大小具有一定科学性、客观性，可直观反映出网络损毁、网络威胁程度，并可及时提供网络安装状态数据。2.3网络安全态势预测技术网络安全态势预测技术是针对以往历史资料进行分析，借助实践经验、理论知识等进行整理，分析归纳后对未来安全形势进行评估。网络安全态势发展具有一定未知性，如果预测范围、性质、时间和对象等不同，预测方法会存在明显差异。根据属性可将网络安全态势预测方法分为定性、时间序列、因果分析等方法。其中定性预测方法是结合网络系统、现阶段态势数据进行分析，以逻辑基础为依据进行网络安全态势的预测。时间序列分析方法是根据历史数据、时间关系等进行系统变量的