在大規模網路環境中，對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示並據此預測未來的網路安全發展趨勢。簡而言之就是根據網路安全數據，預測未來網路安全的趨勢。
Ⅱ 為什麼有了殺毒軟體還有防毒牆，還要有態勢感知
你好！殺毒軟體、防毒牆和態勢感知是一個協同作用，態勢感知可以對網路安全威脅做一個有效的檢出，殺毒軟體和防毒牆可以對態勢感知檢出的威脅做一個相應的處理，兩者有機的結合起來，有助於共同構建主動的網路安全防禦陣線。請知。
Ⅲ 態勢感知技術盤點，安全態勢感知與管控平台評測
眾所周知，態勢感知的「前世」是應用在軍事領域的。而時至今日，態勢感知卻已然是網路安全的基本和基礎性工作，是在實現安全態勢「理解」和「預測」之前的重要階段。
現階段，為應對網路安全挑戰，彌補傳統防禦手段的不足，大多企業都在逐步構建一套網路安全分析及管控平台，用以整合企業信息安全的事件響應、技術平台、管理流程，實現總部、分支范圍內安全風險的集中監控、安全事件的集中處置、安全策略的合規檢查以及安全態勢的統一展示，將信息安全管理和技術進行有機結合，完善提升企業的的信息安全保障體系 。
本次我們挑選的產品是來自南京聚銘網路的安全態勢感知與管控平台。據悉，該平台是由聚銘網路自主開發的基於大數據技術的安全態勢感知與管控平台，可以統一採集各類結構化和非結構化的數據，包括各類設備、應用日誌以及網路流量和各種脆弱性，通過實時分析、離線分析、關聯分析、統計分析、機器學習、規則庫、專家經驗庫以及強大的安全情報源碰撞進行多方位風險分析。
現在，就讓我們具體操作體驗下，一探究竟。
平台概覽
首先，我們通過賬號信息登錄進入這款產品的界面。
我們可以看到，在這款產品的首頁界面上左邊是一個整體安全態勢感知概覽模塊，然後是從南北向東西向三個方向的 威脅和風險訪問的大屏展現，還有脆弱性、違規行為的態勢展現大屏。中間還有一個動態3D的全球威脅態勢感知，動態展現全球 的情況，畫面看上去十分有科技感。
整體環顧下來，產品的界面給我們的感覺就是風格比較簡約明了，內容上基本體現了安全的整體情況，畫面上所羅列的功能也很全面，符合市場上各企業對於態感產品的需求，產品放在企業的安全監控大屏上將會有很好的視覺效果。整體環顧下來，產品的界面給我們的感覺就是風格比較簡約明了，內容上基本體現了安全的整體情況，畫面上所羅列的功能也很全面，符合市場上各企業對於態感產品的需求，產品放在企業的安全監控大屏上將會有很好的視覺效果。
數據採集
首先我們來看下數據採集情況，目前我們的採集數據量大概每秒有近6000條數據，算下來一天就會有5億條的數據量，還是挺恐怖的。從界面操作查詢來看，感覺也非常流暢，沒有感覺到卡頓不適的現象，這個在做溯源查詢的時候就會非常方便了。另外，這個產品採集數據的兼容能力也是比較亮眼，能支持近500種類型第三方設備日誌的接入和處理，這點相當不錯。
現在我們可以看到採集的數據都在這里，看起來的確如同之前對廠家的了解一樣，他們這款態感產品的數據採集能力相對其他平台而言，在採集的廣度和深度上更為全面一些，一般我們接觸的此類產品主要是通過流量維度來進行分析，很少有能有同時內置流量、日誌、漏洞掃描和配置合規檢測能力的，這一點確實是在我們接觸的同類產品中很少見，值得誇贊一番，說明這家廠商至少在態勢感知這一塊考慮的點是相當全面的。
接下來我們就看看，對於採集到的這么多類型的數據，這款態感產品又分析的怎麼樣，能不能實現精準的分析呢？
風險分析
從失陷分析維度的場景來看，通過查看分析的過程和數據情況，對伺服器日誌、安全設備日誌、流量分析等數據綜合分析的結果，展現了設備整個安全生命周期的過程，另外也從漏掃維度佐證了此問題的發現。
我們可以看到，產品呈現的分析的結果還是比較准確全面的，充分利用了現有安全建設的資源，又結合了產品本身的分析能力和威脅情報能力，較全面展現了企業和設備風險情況。從這一點看來，這款由聚銘網路廠商打造的態感產品，是完全可以符合企業態勢感知建設需求的。
今天，我們對於這款態感產品的測試也就先到這里，除了採集和分析能力外，其他的合規審計、基線檢查等功能就不再一一介紹。
總結
總體上來講，這款態勢感知與管控平台是完全可以滿足企業對於態感平台建設的基本需求的。這款態感產品能完成網路安全分析及管控平台框架的搭建，對總部、分支、專業安全系統重要數據進行接入，實現總部-分支范圍內安全風險的集中監控、安全事件的集中處置、安全態勢的統一展示，而且不用再做任何額外的開發。
值得一提的是，根據我們對廠商的側面了解，他們使用的是「騰訊+聚銘」的雙情報庫模式，在各類威脅檢測方面非常全面精準，這一點也在我們本次評測中和其他同類產品對比測試中也得到了驗證。
另外，不足的地方可能就是在產品界面操作上引導性還有改進空間，產品經理請拿小本本記下來。
綜合而言，這款產品無論是在日誌、流量等數據採集方面的廣度和深度，還是分析能力以及和情報庫的結合等方面的核心能力上，在我們以往測評產品中都可以算是相當突出的。
以上就是本次評測的所有內容，僅供業界同仁參考，今天的內容就到這里，更多安全產品體驗我們後期再見。
Ⅳ 現在的網路安全問題很多，態勢感知可以保障網路安全嗎
態勢感知可以對保障網路安全起到很好的監測並提早預防的作用，都是僅憑態勢感知還遠遠不夠，還需要很多網路安全技術和管理措施，如密碼加密技術、身份認證、訪問控制等
Ⅳ 以後網路安全的發展方向是什麼， 防火牆 入侵檢測 態勢感知 有沒有網路安全的大佬來解個惑
目前防火牆功能和入侵檢測，態勢感知這些有統一的趨勢。尤其是UTM防火牆，整合了防火牆功能，也有入侵檢測，還有上網行為管理功能等等。
對於一般企業而言是希望維護簡單化，不需要為了安全加一大堆設備。未來UTM防火牆是趨勢。
當然不能一味講究集中化，UTM防火牆筆者也了解過，功能上大雜燴，但是在單一應對方面還是干不過單獨設備。所以如果大企業的數據流量很大，這種集中化的防火牆又不適合了，只能買單一的更加專業的設備。
未來很長一段時間還會是UTM這種大雜燴設備和單一防火牆，滲透入侵檢測設備，態勢感知都會存在一段時間。實際上網路安全方向范圍很大很廣，你要鎖定一個方向精通，其他方向做為輔助方面。切莫全部攻擊多個方向，那樣會累死，而且你一樣都精通不了。
目前滲透入侵工程師待遇是非常非常高的，比很多程序員工資還要高。當然這一類工程師除了自身對滲透入侵有深入了解，也了解企業資料庫，常見應用系統的漏洞掃描這一類。看你自己主攻方向吧，
Ⅵ 網路安全態勢感知平台總體功能除了平台安全功能及平台介面,還有哪些
網路安全態勢感知平台是一個用於實時監控、分析和預警網路安全威脅的綜合性系統。除了平台安全功能和平台介面，網路安全態勢感知平台還包括以下總體功能：
數據採集與整合：平台需要從各種來源收集大量網路安全數據，包括但不限於網路流量、系統日誌、威脅情報、漏洞信息等。數據採集模塊負責實時監控這些數據源，並將數據整合到統一的數據存儲中心。
數據分析與處理：平台需要對收集到的數據進行深入分析，以識別潛在的安全威脅和漏洞。分析模塊通常包括基於規則的引擎、機器學習演算法、沙箱技術等，以識別惡意行為、異常流量或未知威脅。
威脅評估與情報共享：平台需要評估識別到的威脅的等級和影響，以便優先處理。此外，平台還需要將威脅情報與其他安全組織共享，以提高整個行業的安全防護能力。
可視化與報表：平台需要提供可視化工具和報表功能，以便用戶直觀地了解網路安全狀況。可視化模塊可以包括實時態勢地圖、統計圖表、儀錶板等，方便用戶查看和分析安全事件。
預警與響應：平台需要實時旦攜監控安全事件，對高風險威脅進行預警，並提供自動化或人工響應措施。響應模塊可以包括生成告警信息、阻斷惡意流量、隔離受影響系統等功能。
合規與審計：平台需要提供合規和審計功能，以確保企業遵守相關的法規和政策。審計模塊可以包括日誌管理、配置審查、合規報告等，幫助企業滿足監管要求。
系統管理與維護：平台需要具備系統管理和模薯伏維護功能，以確保平台的穩定運行。管理模塊可以包括用戶權手岩限管理、系統配置、軟體更新、故障排查等功能。
這些功能共同支持網路安全態勢感知平台的有效運行，幫助企業及時發現並應對網路安全威脅。
Ⅶ 態勢感知的主要功能
態勢感知的主要功能如下：
態勢感知（Situation Awareness，SA）」嚴格說並不是一個新名詞。早在20世紀80年代，美國空軍就提出了態勢感知的概念，覆蓋感知（感覺）、理解和預測三個層次。90年代，態勢感知的概念開始被逐漸被接受；
隨著網路安全重要性的凸顯，態勢感知開始在網路安全領域展露頭角。2009年，美國白宮在公布的網路空間安全戰略文件中明確提出要構建態勢感知能力，並梳理出具備態勢感知能力和職責的國家級網路安全中心或橡伏族機構。
包含了國家網路安全中心（NCSC）、情報部門、司法與反間諜部門、US-CERT、網路作戰部門的網路安全中心（Cybersecurity Center）等，覆蓋了國家安全、情報、司法梁弊、公私合作等廳坦各個領域。
Ⅷ 態勢感知，懂的人不用解釋，現在對於態勢感知更多的是信息網路的安全態勢感知，
大數據時代，除在信息網路的安全方面外，在無人機、無人駕駛、氣象分析、軍事、交通軌道等等方面，態勢感知的應用研究日益廣泛和必要！
一般來說，態勢感知在大規模系統環境中，對能夠引起系統狀態發生變化的安全要素進行獲取、理解、顯示以及預測未來的發展趨勢。聯合作戰、網路中心戰的提出,推動了態勢感知的產生和不斷發展,作為實現態勢感知的重要平台和物質基礎,態勢圖對數據和信息復雜的需求和特性構成了突出的大數據問題.從大數據的高度思考,解決態勢感知面臨的信息處理難題,是研究聯合作戰態勢感知的重要方法.通過分析聯合作戰態勢感知的數據類型、結構和特點,得出態勢感知面臨著大數據挑戰的結論.初步探討了可能需要解決的問題和前沿信息技術的應用需求,最後對關鍵數據和信息處理技術進行了研究.該研究對於「大數據」在軍事信息處理和數據化決策等領域的研究具有重要探索價值。
相關參考（摘錄網上）：
1 引言
隨著計算機和通信技術的迅速發展， 計算機網路的應用越來越廣泛， 其規模越來越龐大， 多層面的網路安全威脅和安全風險也在不斷增加， 網路病毒、 Dos/DDos攻擊等構成的威脅和損失越來越大， 網路攻擊行為向著分布化、 規模化、 復雜化等趨勢發展， 僅僅依靠防火牆、 入侵檢測、 防病毒、 訪問控制等單一的網路安全防護技術， 已不能滿足網路安全的需求， 迫切需要新的技術， 及時發現網路中的異常事件， 實時掌握網路安全狀況， 將之前很多時候亡羊補牢的事中、 事後處理，轉向事前自動評估預測， 降低網路安全風險， 提高網路安全防護能力。
網路安全態勢感知技術能夠綜合各方面的安全因素， 從整體上動態反映網路安全狀況， 並對網路安全的發展趨勢進行預測和預警。 大數據技術特有的海量存儲、 並行計算、 高效查詢等特點， 為大規模網路安全態勢感知技術的突破創造了機遇， 藉助大數據分析， 對成千上萬的網路日誌等信息進行自動分析處理與深度挖掘， 對網路的安全狀態進行分析評價， 感知網路中的異常事件與整體安全態勢。
2 網路安全態勢相關概念
2.1 網路態勢感知
態勢感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 態勢感知是在一定時間和空間內對環境因素的獲取， 理解和對未來短期的預測。 整個態勢感知過程可由圖1所示的三級模型直觀地表示出來。
所謂網路態勢是指由各種網路設備運行狀況、 網路行為以及用戶行為等因素所構成的整個網路當前狀態和變化趨勢。
網路態勢感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 網路態勢感知是在大規模網路環境中， 對能夠引起網路態勢發生變化的安全要素進行獲取、 理解、 顯示以及預測最近的發展趨勢。
態勢是一種狀態、 一種趨勢， 是整體和全局的概念， 任何單一的情況或狀態都不能稱之為態勢。 因此對態勢的理解特別強調環境性、 動態性和整體性， 環境性是指態勢感知的應用環境是在一個較大的范圍內具有一定規模的網路； 動態性是態勢隨時間不斷變化， 態勢信息不僅包括過去和當前的狀態， 還要對未來的趨勢做出預測； 整體性是態勢各實體間相互關系的體現，某些網路實體狀態發生變化， 會影響到其他網路實體的狀態， 進而影響整個網路的態勢。
2.2 網路安全態勢感知
網路安全態勢感知就是利用數據融合、 數據挖掘、智能分析和可視化等技術， 直觀顯示網路環境的實時安全狀況， 為網路安全提供保障。 藉助網路安全態勢感知， 網路監管人員可以及時了解網路的狀態、 受攻擊情況、 攻擊來源以及哪些服務易受到攻擊等情況， 對發起攻擊的網路採取措施； 網路用戶可以清楚地掌握所在網路的安全狀態和趨勢， 做好相應的防範准備， 避免和減少網路中病毒和惡意攻擊帶來的損失； 應急響應組織也可以從網 絡安全態勢中了解所服務網 絡的安全狀況和發展趨勢， 為 制定有預見性的應急預案提供基礎。
3 網路安全態勢感知相關技術
對於大規模網路而言， 一方面網路節點眾多、 分支復雜、 數據流量大， 存在多種異構網路環境和應用平台； 另一方面網路攻擊技術和手段呈平台化、 集成化和自 動化的發展趨勢， 網路攻擊具有更強的隱蔽性和更長的潛伏時間， 網路威脅不斷增多且造成的損失不斷增大。 為了實時、 准確地顯示整個網路安全態勢狀況， 檢測出潛在、 惡意的攻擊行為， 網路安全態勢感知要在對網路資源進行要素採集的基礎上， 通過數據預處理、 網路安全態勢特徵提取、 態勢評估、 態勢預測和態勢展示等過程來完成， 這其中涉及許多相關的技術問題， 主要包括數據融合技術、 數據挖掘技術、 特徵提取技術、 態勢預測技術和可視化技術等。
3.1 數據融合技術
由於網路空間態勢感知的數據來自眾多的網路設備， 其數據格式、 數據內容、 數據質量千差萬別， 存儲形式各異， 表達的語義也不盡相同。 如果能夠將這些使用不同途徑、 來源於不同網路位置、 具有不同格式的數據進行預處理， 並在此基礎上進行歸一化融合操作，就可以為網路安全態勢感知提供更為全面、 精準的數據源， 從而得到更為准確的網路態勢。 數據融合技術是一個多級、 多層面的數據處理過程， 主要完成對來自網路中具有相似或不同特徵模式的多源信息進行互補集成， 完成對數據的自動監測、 關聯、 相關、 估計及組合等處理， 從而得到更為准確、 可靠的結論。 數據融合按信息抽象程度可分為從低到高的三個層次： 數據級融合、 特徵級融合和決策級融合， 其中特徵級融合和決策級融合在態勢感知中具有較為廣泛的應用。
3.2 數據挖掘技術
網路安全態勢感知將採集的大量網路設備的數據經過數據融合處理後， 轉化為格式統一的數據單元。這些數據單元數量龐大， 攜帶的信息眾多， 有用信息與無用信息魚龍混雜， 難以辨識。 要掌握相對准確、 實時的網路安全態勢， 必須剔除干擾信息。 數據挖掘就是指從大量的數據中挖掘出有用的信息， 即從大量的、 不完全的、 有雜訊的、 模糊的、 隨機的實際應用數據中發現隱含的、 規律的、 事先未知的， 但又有潛在用處的並且最終可理解的信息和知識的非平凡過程（ NontrivialProcess） [1 ]。 數據挖掘可分為描述性挖掘和預測性挖掘， 描述性挖掘用於刻畫資料庫中數據的一般特性； 預測性挖掘在當前數據上進行推斷， 並加以預測。 數據挖掘方法主要有： 關聯分析法、 序列模式分析法、 分類分析法和聚類分析法。 關聯分析法用於挖掘數據之間的聯系； 序列模式分析法側重於分析數據間的因果關系；分類分析法通過對預先定義好的類建立分析模型， 對數據進行分類， 常用的模型有決策樹模型、 貝葉斯分類模型、 神經網路模型等； 聚類分析不依賴預先定義好的類， 它的劃分是未知的， 常用的方法有模糊聚類法、 動態聚類法、 基於密度的方法等。
3.3 特徵提取技術
網路安全態勢特徵提取技術是通過一系列數學方法處理， 將大規模網路安全信息歸並融合成一組或者幾組在一定值域范圍內的數值， 這些數值具有表現網路實時運行狀況的一系列特徵， 用以反映網路安全狀況和受威脅程度等情況。 網路安全態勢特徵提取是網路安全態勢評估和預測的基礎， 對整個態勢評估和預測有著重要的影響， 網路安全態勢特徵提取方法主要有層次分析法、 模糊層次分析法、 德爾菲法和綜合分析法。
3.4 態勢預測技術
網路安全態勢預測就是根據網路運行狀況發展變化的實際數據和歷史資料， 運用科學的理論、 方法和各種經驗、 判斷、 知識去推測、 估計、 分析其在未來一定時期內可能的變化情況， 是網路安全態勢感知的一個重要組成部分。 網路在不同時刻的安全態勢彼此相關， 安全態勢的變化有一定的內部規律， 這種規律可以預測網路在將來時刻的安全態勢， 從而可以有預見性地進行安全策略的配置， 實現動態的網路安全管理， 預防大規模網路安全事件的發生。 網路安全態勢預測方法主要有神經網路預測法、 時間序列預測法、 基於灰色理論預測法。
3.5 可視化技術
網路安全態勢生成是依據大量數據的分析結果來顯示當前狀態和未來趨勢， 而通過傳統的文本或簡單圖形表示， 使得尋找有用、 關鍵的信息非常困難。 可視化技術是利用計算機圖形學和圖像處理技術， 將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來， 並進行交互處理的理論、 方法和技術。 它涉及計算機圖形學、 圖像處理、 計算機視覺、 計算機輔助設計等多個領域。 目前已有很多研究將可視化技術和可視化工具應用於態勢感知領域， 在網路安全態勢感知的每一個階段都充分利用可視化方法， 將網路安全態勢合並為連貫的網路安全態勢圖， 快速發現網路安全威脅， 直觀把握網路安全狀況。
4 基於多源日誌的網路安全態勢感知
隨著網 絡規模的 擴大以及網 絡攻擊復雜度的增加， 入侵檢測、 防火牆、 防病毒、 安全審計等眾多的安全設備在網路中得到廣泛的應用， 雖然這些安全設備對網路安全發揮了一定的作用， 但存在著很大的局限，主要表現在： 一是各安全設備的海量報警和日誌， 語義級別低， 冗餘度高， 佔用存儲空間大， 且存在大量的誤報， 導致真實報警信息被淹沒。 二是各安全設備大多功能單一， 產生的報警信息格式各不相同， 難以進行綜合分析整理， 無法實現信息共享和數據交互， 致使各安全設備的總體防護效能無法得以充分的發揮。 三是各安全設備的處理結果僅能單一體現網路某方面的運行狀況， 難以提供全面直觀的網路整體安全狀況和趨勢信息。 為了有效克服這些網路安全管理的局限， 我們提出了基於多源日誌的網路安全態勢感知。
4.1 基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取
基於多源日誌的網路安全態勢感知是對部署在網路中的多種安全設備提供的日誌信息進行提取、 分析和處理， 實現對網路態勢狀況進行實時監控， 對潛在的、惡意的網路攻擊行為進行識別和預警， 充分發揮各安全設備的整體效能， 提高網路安全管理能力。
基於多源日誌的網路安全態勢感知主要採集網路入口處防火牆日誌、 入侵檢測日誌， 網路中關鍵主機日誌以及主機漏洞信息， 通過融合分析這些來自不同設備的日誌信息， 全面深刻地挖掘出真實有效的網路安全態勢相關信息， 與僅基於單一日誌源分析網路的安全態
勢相比， 可以提高網路安全態勢的全面性和准確性。
4.2 利用大數據進行多源日誌分析處理
基於多源日誌的網路安全態勢感知採集了多種安全設備上以多樣的檢測方式和事件報告機制生成的海量數據， 而這些原始的日 志信息存在海量、 冗餘和錯誤等缺陷， 不能作為態勢感知的直接信息來源， 必須進行關聯分析和數據融合等處理。 採用什麼樣的技術才能快速分析處理這些海量且格式多樣的數據？
大數據的出現， 擴展了計算和存儲資源， 大數據自身擁有的Variety支持多類型數據格式、 Volume大數據量存儲、Velocity快速處理三大特徵， 恰巧是基於多源日誌的網路安全態勢感知分析處理所需要的。 大數據的多類型數據格式， 可以使網路安全態勢感知獲取更多類型的日誌數據， 包括網路與安全設備的日誌、 網路運行情況信息、 業務與應用的日誌記錄等； 大數據的大數據量存儲正是海量日誌存儲與處理所需要的； 大數據的快速處理為高速網路流量的深度安全分析提供了技術支持， 為高智能模型演算法提供計算資源。 因此， 我們利用大數據所提供的基礎平台和大數據量處理的技術支撐， 進行網路安全態勢的分析處理。
關聯分析。 網路中的防火牆日誌和入侵檢測日誌都是對進入網路的安全事件的流量的刻畫， 針對某一個可能的攻擊事件， 會產生大量的日誌和相關報警記錄，這些記錄存在著很多的冗餘和關聯， 因此首先要對得到的原始日誌進行單源上的關聯分析， 把海量的原始日誌轉換為直觀的、 能夠為人所理解的、 可能對網路造成危害的安全事件。 基於多源日誌的網路安全態勢感知採用基於相似度的報警關聯， 可以較好地控制關聯後的報警數量， 有利於減少復雜度。 其處理過程是： 首先提取報警日誌中的主要屬性， 形成原始報警； 再通過重復報警聚合， 生成聚合報警； 對聚合報警的各個屬性定義相似度的計算方法， 並分配權重； 計算兩個聚合報警的相似度， 通過與相似度閥值的比較， 來決定是否對聚合報警進行超報警； 最終輸出屬於同一類報警的地址范圍和報警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日誌存在冗餘性、 互補性等特點，態勢感知藉助數據融合技術， 能夠使得多個數據源之間取長補短， 從而為感知過程提供保障， 以便更准確地生成安全態勢。 經過單源日誌報警關聯過程， 分別得到各自的安全事件。 而對於來自防火牆和入侵檢測日誌的的多源安全事件， 採用D-S證據理論（由Dempster於1967年提出， 後由Shafer於1976年加以推廣和發展而得名） 方法進行融合判別， 對安全事件的可信度進行評估， 進一步提高准確率， 減少誤報。 D-S證據理論應用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一種切實可行的初始信任分配方法， 對防火牆和入侵檢測分配信息度函數； 然後通過D-S的合成規則， 得到融合之後的安全事件的可信度。
態勢要素分析。 通過對網路入口處安全設備日 志的安全分析， 得到的只是進入目 標網路的可能的攻擊信息， 而真正對網路安全狀況產生決定性影響的安全事件， 則需要通過綜合分析攻擊知識庫和具體的網路環境進行最終確認。 主要分為三個步驟： 一是通過對大量網路攻擊實例的研究， 得到可用的攻擊知識庫， 主要包括各種網路攻擊的原理、 特點， 以及它們的作用環境等； 二是分析關鍵主機上存在的系統漏洞和承載的服務的可能漏洞， 建立當前網路環境的漏洞知識庫， 分析當前網路環境的拓撲結構、 性能指標等， 得到網路環境知識庫； 三是通過漏洞知識庫來確認安全事件的有效性， 也即對當前網路產生影響的網路攻擊事件。 在網路安全事件生成和攻擊事件確認的過程中， 提取出用於對整個網路安全態勢進行評估的態勢要素， 主要包括整個網路面臨的安全威脅、 分支網路面臨的安全威脅、 主機受到的安全威脅以及這些威脅的程度等。
5 結語
為了解決日益嚴重的網路安全威脅和挑戰， 將態勢感知技術應用於網路安全中， 不僅能夠全面掌握當前網路安全狀態， 還可以預測未來網路安全趨勢。 本文在介紹網路安全態勢相關概念和技術的基礎上， 對基於多源日誌的網路安全態勢感知進行了探討， 著重對基於多源日誌的網路安全態勢感知要素獲取， 以及利用大數據進行多源日誌的關聯分析、 融合分析和態勢要素分析等內容進行了研究， 對於態勢評估、 態勢預測和態勢展示等相關內容， 還有待於進一步探討和研究。
Ⅸ 網路安全態勢感知做的好的有哪幾家
目前國內廠商做網路安全態勢感知比較大而全的有這么幾家深信服、天融信、奇安信、啟明星辰；但是態勢感知這個產品重點在於交付層面而非標准版產品所能解決的（標准版無法解決用戶的各種細節要求，風險探針各家的又不兼容）。所以綜合還是要看各個廠商在當地的服務能力。