❶ 網路傳銷監測治理基地中的「網路安全態勢感知系統」真的有用嗎
通過深度線索分析報告，騰訊的「網路安全態勢感知系統」破獲多起詐騙，傳銷案件中發揮了積極作用。你說有用嗎？
❷ 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。
❸ 網路空間態勢感知論壇有什麼意義
憑借在網路安全人才培養和技術方面的領先優勢
騰訊安全已在大數據協助社會治理、大型網路安全事件、新興技術在網路安全的應用、智能網聯汽車安全等方面取得了突破性進展
❹ 態勢感知，什麼是態勢感知
1、態勢感知的概念
上世紀末90年代，態勢感知(Situation
Awareness)被引入到信息技術安全領域，並首先用於對下一代入侵檢測系統的研究。
態勢感知的核心部分可以理解為一個漸進明晰的過程，它分為態勢覺察、態勢理解和態勢預測三個層次，通過態勢要素獲取，獲得必要的數據，然後通過數據分析進行態勢理解，進而實現對未來短期時間內的態勢預測。
注意，態勢感知最終達成的目標是實現對未來的短期預測，是一個動態、准實時系統。
所謂網路態勢則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
❺ 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，
❻ 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
❼ 什麼是網路安全態勢感知
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。
❽ 大數據與大規模網路安全感知技術初探
大數據與大規模網路安全感知技術初探
快速發展的互聯網技術不斷地改變人們的生活方式，然而，多層面的安全威脅和安全風險也不斷出現。對於一個大型網路，在網路安全層面，除了訪問控制、入侵檢測、身份識別等基礎技術手段，需要安全運維和管理人員能夠及時感知網路中的異常事件與整體安全態勢。對於安全運維人員來說，如何從成千上萬的安全事件和日誌中找到最有價值、最需要處理和解決的安全問題，從而保障網路的安全狀態，是他們最關心也是最需要解決的問題。與此同時，對於安全管理者和高層管理者而言，如何描述當前網路安全的整體狀況，如何預測和判斷風險發展的趨勢，如何指導下一步安全建設與規劃，則是一道持久的難題。
隨著大數據技術的成熟、應用與推廣，網路安全態勢感知技術有了新的發展方向，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的關鍵技術創造了突破的機遇。本文將對大規模網路環境下的安全態勢感知、大數據技術在安全感知方面的促進做一些探討。
對於一個大規模的網路而言，面臨的風險也是巨大的，可分為廣度風險和深度風險。從廣度上講，以中國移動的CMNET網路為例，所轄IP地址超過3000萬個，提供對外服務的網站數千個，規模大、節點類型豐富多樣，伴隨其中的安全問題隨網路節點數量的增加呈指數級上升。從深度上講，下一代移動互聯網安全威脅主要表現在傳統攻擊依然存在且手段多樣、APT（高級持續性威脅）攻擊逐漸增多且造成的損失不斷增大。而攻擊者的工具和手段呈現平台化、集成化和自動化的特點，具有更強的隱蔽性、更長的攻擊與潛伏時間、更加明確和特定的攻擊目標。以上造成了下一代安全威脅具有更強的殺傷能力與逃避能力。結合廣度風險與深度風險來看，大規模網路所引發的安全保障的復雜度激增，主要面臨的問題包括：安全數據量巨大；安全事件被割裂，從而難以感知；安全的整體狀況無法描述。
網路安全感知能力具體可分為資產感知、脆弱性感知、安全事件感知和異常行為感知4個方面。資產感知是指自動化快速發現和收集大規模網路資產的分布情況、更新情況、屬性等信息；脆弱性感知則包括3個層面的脆弱性感知能力：不可見、可見、可利用；安全事件感知是指能夠確定安全事件發生的時間、地點、人物、起因、經過和結果；異常行為感知是指通過異常行為判定風險，以彌補對不可見脆弱性、未知安全事件發現的不足，主要面向的是感知未知的攻擊。
一個相對完整的網路安全感知的能力模型與架構設計如下圖所示：
隨著Hadoop、NoSQL等技術的興起，BigData大數據的應用逐漸增多和成熟，而大數據自身擁有Velocity快速處理、Volume大數據量存儲、Variety支持多類數據格式三大特性。大數據的這些天生特性，恰巧可以用於大規模網路的安全感知。首先，多類數據格式可以使網路安全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；其次，大數據量存儲與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，可以為高智能模型演算法提供計算資源；最後，在異常行為的識別過程中，核心是對正常業務行為與異常攻擊行為之間的未識別行為進行離群度分析，大數據使得在分析過程中採用更小的匹配顆粒與更長的匹配時間成為可能。
中國移動自2010年起在雲計算和大數據方面就開始了積極探索。中國移動的「大雲」系統目前已實現了分布式海量數據倉庫、分布式計算框架、雲存儲系統、彈性計算系統、並行數據挖掘工具等關鍵功能。在「大雲」系統的基礎上，中國移動的網路安全感知也具備了一定的技術積累，進行了大規模網路安全感知和防禦體系的技術研究，在利用雲平台進行脆弱性發現方面的智能型任務調度演算法、主機和網路異常行為發現模式等關鍵技術上均有突破，在安全運維中取得了一些顯著的效果。
大數據的出現，擴展了計算和存儲資源，提供了基礎平台和大數據量處理的技術支撐，為安全態勢的分析、預測創造了無限可能。