网络空间安全态势感知技术研究与探索

网络空间安全态势感知技术研究与探索

钟浩成王倩卢东南

中国移动通信集团广东有限公司 广东省 510510

摘要：本研究旨在深入探索网络空间安全态势感知技术的核心原理和应用，通过态势评估与预测，实现对网络安全的实时监控和预警。借助决策支持与响应机制，提高应对网络安全事件的能力和效率。本研究通过综合分析现有技术、构建数学模型、开展模拟实验等方式，深入研究态势感知技术的关键问题和解决方案。研究结果表明，该技术能够显著提升网络空间的安全性，为应对日益复杂的网络安全挑战提供了有力支撑。

关键词：网络空间；安全态势感知；研究

随着信息技术的迅猛发展和广泛应用，网络空间已经成为国家安全、社会稳定、经济发展不可或缺的重要领域。然而，网络空间安全问题也随之凸显，网络攻击、数据泄露、隐私侵犯等事件频发，对国家安全和民众利益造成巨大威胁。因此，如何有效感知网络空间的安全态势，及时发现并应对潜在威胁，已成为亟待解决的问题。

一、数据采集与预处理

在庞大的网络空间中，要想全面、准确地掌握安全态势，首先需要收集大量的网络数据。这些数据不仅包括网络流量、系统日志、用户行为等传统数据，还包括社交媒体、物联网设备等新兴数据源[1]。数据采集的关键在于确保数据的完整性、实时性和准确性，因此，需要采用高效的数据采集技术和工具，如网络爬虫、日志分析工具等。采集到的原始数据往往存在大量冗余、错误和异常信息，这些信息对态势感知的准确性和效率构成严重干扰。因此，必须对原始数据进行预处理。预处理过程包括数据清洗、数据变换、数据降维等多个步骤。数据清洗旨在去除数据中的噪声、重复和无关信息；数据变换则通过归一化、标准化等方法将数据转换成适合后续分析的形式；数据降维则用于减少数据的维度，降低计算的复杂度。

二、态势感知模型与算法

态势感知是对网络空间安全状态的全面、实时和准确掌握，在数据采集与预处理的基础上，需要构建有效的态势感知模型与算法来实现这一目标。态势感知模型通常包括数据融合、安全事件检测、安全态势评估等多个环节。数据融合是态势感知的关键步骤，它通过对多源、异构数据进行融合处理，提取出对网络空间安全态势有重要影响的信息[2]。数据融合技术包括基于统计的方法、基于人工智能的方法等，这些方法能够有效地整合不同来源的数据，为后续的态势感知提供坚实的基础。安全事件检测旨在从海量的数据中检测出潜在的安全威胁，这需要借助高效的检测算法和模型，如入侵检测系统（IDS）、安全信息和事件管理（SIEM）等。这些系统和工具能够通过对网络流量、日志等数据的实时监控和分析，发现异常行为，及时预警潜在的安全事件。安全态势评估是对网络空间安全状态的全面评估，它需要综合考虑各种安全因素，如攻击的频率、强度、影响范围等。评估结果通常以安全态势图的形式呈现，帮助决策者快速了解当前的安全状况，制定相应的安全策略。

在态势感知模型的基础上，还需要结合先进的算法来提高态势感知的准确性和效率。这些算法包括机器学习、深度学习、数据挖掘等。这些算法能够对海量的数据进行高效的特征提取和分类，帮助发现潜在的安全威胁，提高态势感知的智能化水平。

三、态势评估与预测

态势评估主要通过对网络中的各种安全数据、日志、流量等信息进行采集、整合和分析，采用态势感知模型与算法，对网络的安全状态进行全面、客观的评估。评估的内容包括网络的整体安全水平、各类安全事件的发生频率、发展趋势等，从而为后续的决策和响应提供重要的参考依据。在态势评估过程中，需要综合运用多种技术手段，如数据挖掘、机器学习、人工智能等，对海量数据进行高效处理和分析，提取出有用的安全态势信息。同时，还需要结合网络拓扑结构、系统配置、人员操作等多种因素，对网络的整体安全状况进行全面评估。

态势预测是通过对历史安全数据的分析、挖掘和学习，结合当前的网络安全态势，采用时间序列分析、回归分析等预测方法，对未来的网络安全态势进行预测和趋势分析。预测的内容包括未来一段时间内各类安全事件的发生概率、影响范围等，从而为决策者提供科学的决策依据，提前制定应对措施，有效防范潜在的安全风险[3]。在态势预测过程中，需要充分考虑网络空间中的不确定性因素，如黑客攻击、病毒传播、内部泄露等，通过构建合适的预测模型和算法，实现对这些不确定因素的准确预测。同时，还需要不断优化和完善预测模型，提高预测的准确性和可靠性。

四、决策支持与响应

决策支持是网络空间安全态势感知技术的最终目标，通过对网络安全态势的实时评估与预测，为决策者提供全面、准确、及时的安全决策支持。决策者可以根据安全态势感知系统提供的信息，制定科学合理的安全策略、应急预案和防范措施，提高网络安全防护能力。在决策支持过程中，还需要充分考虑决策者的实际需求和偏好，提供个性化的决策建议和方案。同时，还需要对决策效果进行持续跟踪和评估，及时发现和解决存在的问题，不断优化和完善决策支持系统。

在发现安全事件或潜在风险后，需要迅速启动响应机制，采取有效的措施进行处置和应对。响应机制包括应急响应、漏洞修补、事件调查等多个环节，需要各部门协同配合，确保响应工作的及时性和有效性。在响应机制中，还需要充分利用网络安全态势感知系统提供的信息和数据，为响应工作提供有力的支持和保障。同时，还需要不断完善和优化响应机制，提高应对安全事件的能力和效率。

结语：

总而言之，在深入研究了网络空间安全态势感知技术后，我们可以清晰地看到其在网络安全领域的重要价值。这项技术不仅提供了实时的网络威胁监测和预警，还通过大数据分析和机器学习技术，实现了对复杂网络环境的深入理解和智能应对。未来的研究需要更加注重技术创新和跨领域合作，不断探索新的算法和模型，以应对日益严峻的网络安全挑战。只有如此，我们才能在保护网络安全的同时，促进数字经济的健康发展和社会的全面进步。

参考文献：

[1]程秋云.面向网络空间安全态势感知的多层网络建模与可视化关键技术研究[D].国防科技大学,2021.

[2]王政辉.计算机网络空间安全态势感知技术发展探索——评《网络空间安全防御与态势感知》[J].中国安全科学学报,2021,31(10):199.

[3]谭剑,网络空间安全态势感知与预警分析技术研究及应用.四川省,四川久远国基科技有限公司,2020-06-11.