近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。
1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。
入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。
預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。
網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
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㈡ 網路安全的發展趨勢
過去，網路安全得不到用戶的足夠重視，行業發展緩慢。近幾年，一方面，工信部和發改委對網路安全行業的政策支持越來越大;另一方面，互聯網應用領域的發展越來越廣泛和深入，致使網路安全的需求越來越大。如今，5G網路、人工智慧、工業互聯網、大數據中心等為代表的一系列新型基礎設施逐漸成為了創新熱點。網路安全產業成為保障「新基建」安全的重要基石，隨著「新基建」在各個領域的深入開展，其將為網路安全企業的發展提供新的機遇。
網路安全行業政策密集出台
2013年11月，國家安全委員會正式成立;2014年2月，中央網路安全和信息化領導小組成立，充分展示了我國對網路安全行業的重視。近年來，我國政府一直出台多項政策推動網路信息安全行業的發展，以滿足對政府、企業等網路信息安全的合規要求。國家層面的政策從兩方面推動我國網路安全行業發展，一方面，加強對網路安全的重視，提高網路安全產品的應用規模;另一方面，從硬體設備等基礎設施上杜絕網路安全隱患。
一系列法規政策提高了政府、企業對網路信息安全的合規要求，預計將帶動政府、企業在網路信息安全方面的投入。
—— 以上數據及分析均來自於前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。
㈢ 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。
㈣ 如何看待網上嚴峻敵情形勢；如何認識網上陷阱和勾聯賣密嚴重後果；如何做到正確上網安全用網。
清醒認識網上輿論形勢依然嚴峻復雜，做到正確上網安全用網如下：
1、網路輿論向上向好發展態勢正在形成
網路空間治理格局日漸完善。網路用得好就會是取之不盡的寶庫，管不好就可能是潘多拉魔盒。圍繞加強網路空間治理、建設網路良好生態，中央出台相關戰略綱要、發展規劃、指導意見，基本確立起網路空間治理的「四梁八柱」。
國家加快網路立法進程，先後頒布實施網路安全法等法律法規，為網路安全和信息化提供了堅強的法律保障。一分部署，九分落實。有關部門明確提出「重基本規范、重基礎管理，強化屬地管理責任、強化網站主體責任」的工作理念。
制定網站落實主體責任、政府加強監管等制度，建立舉報工作機制、網站快速聯動處置機制等，形成齊抓共管、協同治理的新格局。主流媒體主力軍作用得到發揮。網路輿論陣地，如果我們不去佔領，別人就會佔領，就會對黨在網上輿論的主導權和話語權形成挑戰。
主流媒體以導向引領、渠道拓展、流程再造、組織優化、體制機制改革為著力點，大力加強內容建設、推動媒體深度融合，傳播力引導力影響力公信力顯著增強，網上「風向標」作用彰顯。
2、清醒認識網上輿論形勢依然嚴峻復雜
形成良好網上輿論氛圍，不是說只能有一個聲音、一個調子，而是說不能搬弄是非、顛倒黑白、造謠生事、違法犯罪，不能超越了憲法法律界限。近兩年網路輿論生態整體趨好，但要看到網上輿論主體多元化、傳播平台多樣化和輿論交鋒復雜化等特點。
網路生態的污染源尚未根除，還存在局部的正能量缺失、違法錯誤言論不時出現等問題。網路水軍逐利擾亂傳播秩序。一個時期以來，各類商業資本在互聯網快速發展過程中出於逐利目的，利用網路技術打造成千上萬「網路水軍」，已成為不可忽視的網上輿論製造者。
一些「網路水軍」盲目追逐商業利益最大化，打擊競爭對手，為操縱輿論不惜造謠生事、侵犯公民合法權利、違法犯罪，對網路正常傳播秩序造成干擾破壞。
3、以更大力度推進新時代網路輿論生態建設
牢牢掌握網路輿論生態建設工作領導權。網路輿論生態建設是一項系統工程，是網路綜合治理體系的重要組成部分，必須在黨的領導下依靠各級管理部門共同推進。目前我國有7億多網民。黨政部門和領導幹部要主動關注網路輿論。
學會通過網路走群眾路線，多從網上了解老百姓所思所想所求，利用政務新媒體做好解疑釋惑等工作，堅持以人民為中心推動實際工作，形成網上網下良性循環。做大做強網路空間正能量。網上問題往往是現實問題、利益訴求的反映，現實問題的復雜性決定引導網路輿論的艱巨性。
㈤ 網路安全未來發展怎麼樣
在信息化的現代，網路安全產業成為保障「新基建」安全的重要基石，我國網路安全行業市場規模一直呈現高速增長態勢。未來，隨著5G網路、人工智慧、大數據等新型網路技術在各個領域的深入開展，其將為網路安全企業的發展提供新的機遇。
隨著科技的進步和社會的發展，網路安全的概念和內涵不斷演進。其發展歷程可分為起源期、萌芽期、成長期和加速期四個時期，分別對應通信加密時代、計算機安全時代、信息安全時代以及網路空間安全時代。
目前網路安全正處於網路空間安全時代的加速期：2014年中央網路安全和信息化領導小組成立後，網路安全法、等保2.0等政策不斷出台，網路安全上升為國家戰略。
與信息安全時代的區別在於網路邊界逐漸模糊或消失，僅憑傳統的邊界安全已不能做到有效防護，防護理念和技術發生深刻改變，主動安全逐漸興起。安全解決方案和安全服務也越來越被重視。
㈥ 網路安全未來發展趨勢怎麼樣
網路安全態勢緊張，網路安全事件頻發
據國家互聯網應急中心(CNCERT)，2019年上半年，CNCERT新增捕獲計算機惡意程序樣本數量約3200萬個，計算機惡意程序傳播次數日均達約998萬次，CNCERT抽樣監測發現，2019年上半年我國境內峰值超過10Gbps的大流量分布式拒絕服務攻擊(DDoS攻擊)事件數量平均每月約4300起，同比增長18%;國家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收錄通用型安全漏洞5859個。網站安全方面，2019年上半年，CNCERT自主監測發現約4.6萬個針對我國境內網站的仿冒頁面，境內外約1.4萬個IP地址對我國境內約2.6萬個網站植入後門，同比增長約1.2倍，可見我國網路安全態勢緊張。
網路安全行業的發展短期內是通過頻繁出現的安全事件驅動，短中期離不開國家政策合規，中長期則是通過信息化、雲計算、萬物互聯等基礎架構發展驅動。2020年網路安全領域將進一步迎來網路安全合規政策及安全事件催化，例如自2020年1月1日起施行《中華人民共和國密碼法》，2020年3月1日起施行《網路信息內容生態治理規定》等。2020年作為
「十三五」收官之年，將陸續開始編制網路安全十四五規劃。在各種因素的驅動下，2020年我國網路安全行業將得到進一步發展。
——以上數據來源於前瞻產業研究院《中國網路安全行業發展前景預測與投資戰略規劃分析報告》。
㈦ 網路安全未來發展怎麼樣
如今安全的信息系統已逐步成為企業拓展新業務、新市場，提升核心競爭力和品牌影響力的重要手段。信息系統的安全需求已從單純的合規性需求、保障性需求發展成為信息系統建設的核心需求。據悉，2018年我國網路安全產業規模接近500億元，維持20%以上的增長速度，預計2019年達到600億元。
網路安全是指網路系統的硬體、軟體及其系統中的數據受到保護，不受偶然的或者惡意的原因而遭到破壞、更改、泄露，系統連續可靠正常地運行，網路服務不中斷。網路安全從其本質上來講就是網路上的信息安全。從廣義來說，凡是涉及到網路上信息的保密性、完整性、可用性、真實性和可控性的相關技術和理論都是網路安全的研究領域。
網路安全的重要性及意義
網路安全是一個關系國家安全和主權、社會的穩定、民族文化的繼承和發揚的重要問題。其重要性，正隨著全球信息化步伐的加快而變到越來越重要。「家門就是國門」，安全問題刻不容緩。在信息時代，網路安全對國家安全牽一發而動全身，同許多其他方面的安全都有著密切關系。沒有網路安全就沒有國家安全，就沒有經濟社會穩定運行，廣大人民群眾利益也難以得到保障。
據中研普華研究報告《2020-2025年中國網路安全行業發展分析與前景展望研究報告》分析顯示
2020中國網路安全行業發展現狀
隨著雲計算、物聯網、大數據、5G等新興技術的興起，網路信息安全邊界不斷弱化，安全防護內容不斷增加，對數據安全、信息安全提出了巨大挑戰，也為網路信息安全市場打開了新的增量空間。再加上經濟全球化，數據安全、隱私保護等問題越來越被重視，網路安全市場規模保持增長態勢。近年我國網路安全事件頻發，國家與個人的層面的信息安全威脅不斷提升，國家網路安全政策也隨之密集出台。
尤其是2019年5月，國家市場監督管理總局頒布的《網路安全等級保護基本要求》、《網路安全等級保護測評要求》和《網路安全等級保護安全設計技術要求》三大標准，標志著我國等保2.0時代的開啟。等保2.0將從兩方面影響網路安全市場容量：一是增加安全保護范圍，更加全面地監管。等保1.0的監管對象只針對信息系統，而等保2.0把雲計算、大數據、物聯網、工業控制系統等新領域也納入等級保護和監管的范圍，增加了信息安全的使用場景，擴大了網路安全的市場范圍；二是提高了測評及格線，定級管理更加嚴格。等保2.0在等保1.0自主定級的基礎上加入了專家和主管部門評審環節，整體定級更加嚴格。此外，等保2.0還將測評及格分數從60分提高到75分，增加了測評難度。
近年來，我國對網路安全的重視程度日益提高，圍繞網路安全法不斷推出法律法規，網路安全產業發展環境不斷優化。網路信息內容管理方面，國家互聯網信息辦公室發布了《互聯網新聞信息服務管理規定》和《互聯網信息內容管理行政執法程序規定》，一方面規范傳統新聞媒體的互聯網新聞采編、轉載和傳播行為；另一方面規范互聯網信息內容管理執法全流程。此外，國家互聯網信息辦公室還出台了多項法律文件，規范微博、公共賬號、群組和社區論壇等主體的網路信息內容發布行為。
關鍵信息基礎設施安全保護方面，出台了《關鍵信息基礎設施安全保護條例(徵求意見稿)》，從關鍵信息基礎設施范圍、運營者安全保護、產品和服務安全等方面闡述了相關保護條例。網路產品和服務管理方面，出台了《網路產品和服務安全審查辦法(試行)》，對安全審查的試用范圍、內容和機構等進行了規定。個人信息和重要數據保護方面，《個人信息和重要數據出境安全評估辦法(徵求意見稿)》對出境數據評估的條件和內容做了闡述。我國將會繼續完善網路安全相關法律法規，出台系列網路安全標准體系，進一步優化網路安全產業的發展環境。
中國網路安全行業發展特點
我國網路安全產業保持高速發展態勢，上市企業業績平穩增長。白皮書顯示，我國10家上市網路安全企業2018年平均營收規模為15.69億元，較2017年的14.18億元增長了10.69%;10家上市網路安全企業2018年平均凈利潤為2.68億元，較2017年增長6.67%;在研發投入方面，企業持續加大研發投入力度。2018年國內10家上市網路安全企業平均研發投入為2.67億元，相較於2017年增長了25.2%。
2020中國網路安全行業市場規模
隨著雲計算、物聯網、大數據、5G等新興技術的興起，網路信息安全邊界不斷弱化，安全防護內容不斷增加，對數據安全、信息安全提出了巨大挑戰，也為網路信息安全市場打開了新的增量空間。再加上經濟全球化，數據安全、隱私保護等問題越來越被重視，網路安全市場規模保持增長態勢。2018年我國網路安全產業規模接近500億元，維持20%以上的增長速度，預計2019年達到600億元。
2020網路安全未來發展趨勢
隨著對網路安全的愈加重視及布局，市場規模將持續擴大，預計到 2021 年中國網路安全市場規模將達千億元。 2019 年，中國雲安全市場規模約為 57 億元，增長超五成。預計 2020 年我國雲安全市場規模將超 80 億元，到 2021 年有望達到 115 億元。未來，網路安全技術的劃分會更加精細，安全能力將會越來越多，尤其是在私有雲等環境下尤為明顯，虛擬化安全新架構將會有更廣闊的應用前景。
對此，中研普華利用多種獨創的信息處理技術，對 網路安全行業 市場海量的數據進行採集、整理、加工、分析、傳遞，為客戶提供一攬子信息解決方案和咨詢服務，最大限度地降低客戶投資風險與經營成本，把握投資機遇，提高企業競爭力
㈧ 計算機網路及網路安全論文
關於計算機網路及網路安全的畢業論文
1）目前,研究網路安全態勢的方法大多是對數據源上日誌數據進行關聯、處理和分析,得出當前網路態勢情況,進而對網路安全態勢進行預測。
然而這種方式存在諸多問題。網路中各種網路安全設備產生的報警日誌大都意義不同、格式不一,在數據關聯與歸並方面,過程復雜、效率不高。
2）在態勢預測方面,國內發展是提出一些基於模糊數學的理論,並沒有實現其原型系統,或是只基於小范圍的預測其目標性不強、很難對宏觀網路的安全態勢預測提供有用的價值。
因此更合理的分析和准確的預測網路的安全態勢,本文提出了基於網路模擬的網路安全態勢分析技術。
3）本文首先對網路安全態勢和現今網路模擬技術進行分析,提出了運用網路模擬的手段來對網路安全態勢進行分析與研究的方法
4）通過抽象出當今主流網路安全事件的關鍵參數,構造一個參數可配置的安全事件模型,該模型在具體真實的網路拓撲上模擬運行,對網路安全事件的爆發情況進行重現或是預測尚未發生的網路行為,得到安全事件的發展趨勢。
5）通過模擬結果,提取了影響網路安全態勢的關鍵因素,其中包括當前網路受災情況、安全事件攻擊特性以及網路中主機漏洞情況,計算這個三個關鍵因素的計算方法,最終提出網路安全態勢指數的數學模型並給出形式化數學公式。
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㈨ 網路安全未來發展怎麼樣
在大數據的發展下，我國針對網路安全的人才需求將會增加
在我國大數據快速發展的今天，大數據泄密事件時常發生，未來我國或許需要更多的網路安全領域的人才進行網路安全管理，保障我國國家安全。2019-2021年第一季度，網路安全技術崗一直是我國需求量最大且薪資最高的職業，而Java工程師、網路安全工程師、Web前端工程師等職業也成為了我國網路安全領域熱門的職業。
綜合來看，隨著滴滴事件的發酵，國家網信辦開始對《網路安全審查辦法》修訂可以看出我國對打擊危害網路安全行為的決心，未來，我國對網路安全領域的人才需求或將加大，國家也會出台一系列措施加大對網路安全領域人才的培養。