❶ 网络传销监测治理基地中的“网络安全态势感知系统”真的有用吗
通过深度线索分析报告，腾讯的“网络安全态势感知系统”破获多起诈骗，传销案件中发挥了积极作用。你说有用吗？
❷ 网络安全态势感知做的好的有哪几家
目前国内厂商做网络安全态势感知比较大而全的有这么几家深信服、天融信、奇安信、启明星辰；但是态势感知这个产品重点在于交付层面而非标准版产品所能解决的（标准版无法解决用户的各种细节要求，风险探针各家的又不兼容）。所以综合还是要看各个厂商在当地的服务能力。
❸ 网络空间态势感知论坛有什么意义
凭借在网络安全人才培养和技术方面的领先优势
腾讯安全已在大数据协助社会治理、大型网络安全事件、新兴技术在网络安全的应用、智能网联汽车安全等方面取得了突破性进展
❹ 态势感知，什么是态势感知
1、态势感知的概念
上世纪末90年代，态势感知(Situation
Awareness)被引入到信息技术安全领域，并首先用于对下一代入侵检测系统的研究。
态势感知的核心部分可以理解为一个渐进明晰的过程，它分为态势觉察、态势理解和态势预测三个层次，通过态势要素获取，获得必要的数据，然后通过数据分析进行态势理解，进而实现对未来短期时间内的态势预测。
注意，态势感知最终达成的目标是实现对未来的短期预测，是一个动态、准实时系统。
所谓网络态势则是指由各种网络设备运行状况、网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势
❺ 以后网络安全的发展方向是什么， 防火墙 入侵检测 态势感知 有没有网络安全的大佬来解个惑
目前防火墙功能和入侵检测，态势感知这些有统一的趋势。尤其是UTM防火墙，整合了防火墙功能，也有入侵检测，还有上网行为管理功能等等。
对于一般企业而言是希望维护简单化，不需要为了安全加一大堆设备。未来UTM防火墙是趋势。
当然不能一味讲究集中化，UTM防火墙笔者也了解过，功能上大杂烩，但是在单一应对方面还是干不过单独设备。所以如果大企业的数据流量很大，这种集中化的防火墙又不适合了，只能买单一的更加专业的设备。
未来很长一段时间还会是UTM这种大杂烩设备和单一防火墙，渗透入侵检测设备，态势感知都会存在一段时间。实际上网络安全方向范围很大很广，你要锁定一个方向精通，其他方向做为辅助方面。切莫全部攻击多个方向，那样会累死，而且你一样都精通不了。
目前渗透入侵工程师待遇是非常非常高的，比很多程序员工资还要高。当然这一类工程师除了自身对渗透入侵有深入了解，也了解企业数据库，常见应用系统的漏洞扫描这一类。看你自己主攻方向吧，
❻ 现在的网络安全问题很多，态势感知可以保障网络安全吗
态势感知可以对保障网络安全起到很好的监测并提早预防的作用，都是仅凭态势感知还远远不够，还需要很多网络安全技术和管理措施，如密码加密技术、身份认证、访问控制等
❼ 什么是网络安全态势感知
在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示并据此预测未来的网络安全发展趋势。简而言之就是根据网络安全数据，预测未来网络安全的趋势。
❽ 大数据与大规模网络安全感知技术初探
大数据与大规模网络安全感知技术初探
快速发展的互联网技术不断地改变人们的生活方式，然而，多层面的安全威胁和安全风险也不断出现。对于一个大型网络，在网络安全层面，除了访问控制、入侵检测、身份识别等基础技术手段，需要安全运维和管理人员能够及时感知网络中的异常事件与整体安全态势。对于安全运维人员来说，如何从成千上万的安全事件和日志中找到最有价值、最需要处理和解决的安全问题，从而保障网络的安全状态，是他们最关心也是最需要解决的问题。与此同时，对于安全管理者和高层管理者而言，如何描述当前网络安全的整体状况，如何预测和判断风险发展的趋势，如何指导下一步安全建设与规划，则是一道持久的难题。
随着大数据技术的成熟、应用与推广，网络安全态势感知技术有了新的发展方向，大数据技术特有的海量存储、并行计算、高效查询等特点，为大规模网络安全态势感知的关键技术创造了突破的机遇。本文将对大规模网络环境下的安全态势感知、大数据技术在安全感知方面的促进做一些探讨。
对于一个大规模的网络而言，面临的风险也是巨大的，可分为广度风险和深度风险。从广度上讲，以中国移动的CMNET网络为例，所辖IP地址超过3000万个，提供对外服务的网站数千个，规模大、节点类型丰富多样，伴随其中的安全问题随网络节点数量的增加呈指数级上升。从深度上讲，下一代移动互联网安全威胁主要表现在传统攻击依然存在且手段多样、APT（高级持续性威胁）攻击逐渐增多且造成的损失不断增大。而攻击者的工具和手段呈现平台化、集成化和自动化的特点，具有更强的隐蔽性、更长的攻击与潜伏时间、更加明确和特定的攻击目标。以上造成了下一代安全威胁具有更强的杀伤能力与逃避能力。结合广度风险与深度风险来看，大规模网络所引发的安全保障的复杂度激增，主要面临的问题包括：安全数据量巨大；安全事件被割裂，从而难以感知；安全的整体状况无法描述。
网络安全感知能力具体可分为资产感知、脆弱性感知、安全事件感知和异常行为感知4个方面。资产感知是指自动化快速发现和收集大规模网络资产的分布情况、更新情况、属性等信息；脆弱性感知则包括3个层面的脆弱性感知能力：不可见、可见、可利用；安全事件感知是指能够确定安全事件发生的时间、地点、人物、起因、经过和结果；异常行为感知是指通过异常行为判定风险，以弥补对不可见脆弱性、未知安全事件发现的不足，主要面向的是感知未知的攻击。
一个相对完整的网络安全感知的能力模型与架构设计如下图所示：
随着Hadoop、NoSQL等技术的兴起，BigData大数据的应用逐渐增多和成熟，而大数据自身拥有Velocity快速处理、Volume大数据量存储、Variety支持多类数据格式三大特性。大数据的这些天生特性，恰巧可以用于大规模网络的安全感知。首先，多类数据格式可以使网络安全感知获取更多类型的日志数据，包括网络与安全设备的日志、网络运行情况信息、业务与应用的日志记录等；其次，大数据量存储与快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持，可以为高智能模型算法提供计算资源；最后，在异常行为的识别过程中，核心是对正常业务行为与异常攻击行为之间的未识别行为进行离群度分析，大数据使得在分析过程中采用更小的匹配颗粒与更长的匹配时间成为可能。
中国移动自2010年起在云计算和大数据方面就开始了积极探索。中国移动的“大云”系统目前已实现了分布式海量数据仓库、分布式计算框架、云存储系统、弹性计算系统、并行数据挖掘工具等关键功能。在“大云”系统的基础上，中国移动的网络安全感知也具备了一定的技术积累，进行了大规模网络安全感知和防御体系的技术研究，在利用云平台进行脆弱性发现方面的智能型任务调度算法、主机和网络异常行为发现模式等关键技术上均有突破，在安全运维中取得了一些显着的效果。
大数据的出现，扩展了计算和存储资源，提供了基础平台和大数据量处理的技术支撑，为安全态势的分析、预测创造了无限可能。