近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。
1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。
入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。
2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。
预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。
3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。
网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。
此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。
以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。
㈡ 网络安全的发展趋势
过去，网络安全得不到用户的足够重视，行业发展缓慢。近几年，一方面，工信部和发改委对网络安全行业的政策支持越来越大;另一方面，互联网应用领域的发展越来越广泛和深入，致使网络安全的需求越来越大。如今，5G网络、人工智能、工业互联网、大数据中心等为代表的一系列新型基础设施逐渐成为了创新热点。网络安全产业成为保障“新基建”安全的重要基石，随着“新基建”在各个领域的深入开展，其将为网络安全企业的发展提供新的机遇。
网络安全行业政策密集出台
2013年11月，国家安全委员会正式成立;2014年2月，中央网络安全和信息化领导小组成立，充分展示了我国对网络安全行业的重视。近年来，我国政府一直出台多项政策推动网络信息安全行业的发展，以满足对政府、企业等网络信息安全的合规要求。国家层面的政策从两方面推动我国网络安全行业发展，一方面，加强对网络安全的重视，提高网络安全产品的应用规模;另一方面，从硬件设备等基础设施上杜绝网络安全隐患。
一系列法规政策提高了政府、企业对网络信息安全的合规要求，预计将带动政府、企业在网络信息安全方面的投入。
—— 以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
㈢ 态势感知，懂的人不用解释，现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知，
大数据时代，除在信息网络的安全方面外，在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面，态势感知的应用研究日益广泛和必要！
一般来说，态势感知在大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。
相关参考（摘录网上）：
1 引言
随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展， 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术， 已不能满足网络安全的需求， 迫切需要新的技术， 及时发现网络中的异常事件， 实时掌握网络安全状况， 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理，转向事前自动评估预测， 降低网络安全风险， 提高网络安全防护能力。
网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 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技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。
2 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知（Situation Awareness， SA） 的概念是1988年Endsley提出的， 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取， 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。
所谓网络态势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。
网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA） 是1999年Tim Bass首次提出的， 网络态势感知是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、 显示以及预测最近的发展趋势。
态势是一种状态、 一种趋势， 是整体和全局的概念， 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性， 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络； 动态性是态势随时间不断变化， 态势信息不仅包括过去和当前的状态， 还要对未来的趋势做出预测； 整体性是态势各实体间相互关系的体现，某些网络实体状态发生变化， 会影响到其他网络实体的状态， 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术， 直观显示网络环境的实时安全状况， 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知， 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况， 对发起攻击的网络采取措施； 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势， 做好相应的防范准备， 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失； 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势， 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言， 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大， 存在多种异构网络环境和应用平台； 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势， 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间， 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况， 检测出潜在、 恶意的攻击行为， 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上， 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成， 这其中涉及许多相关的技术问题， 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备， 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别， 存储形式各异， 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理， 并在此基础上进行归一化融合操作，就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源， 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程， 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成， 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理， 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次： 数据级融合、 特征级融合和决策级融合， 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后， 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大， 携带的信息众多， 有用信息与无用信息鱼龙混杂， 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势， 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息， 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的， 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程（ NontrivialProcess） [1 ]。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘， 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性； 预测性挖掘在当前数据上进行推断， 并加以预测。 数据挖掘方法主要有： 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系； 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系；分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型， 对数据进行分类， 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等； 聚类分析不依赖预先定义好的类， 它的划分是未知的， 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理， 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值， 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征， 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础， 对整个态势评估和预测有着重要的影响， 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料， 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况， 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关， 安全态势的变化有一定的内部规律， 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势， 从而可以有预见性地进行安全策略的配置， 实现动态的网络安全管理， 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势， 而通过传统的文本或简单图形表示， 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术， 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来， 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域， 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法， 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图， 快速发现网络安全威胁， 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加， 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用， 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用， 但存在着很大的局限，主要表现在： 一是各安全设备的海量报警和日志， 语义级别低， 冗余度高， 占用存储空间大， 且存在大量的误报， 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一， 产生的报警信息格式各不相同， 难以进行综合分析整理， 无法实现信息共享和数据交互， 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况， 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限， 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理， 实现对网络态势状况进行实时监控， 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警， 充分发挥各安全设备的整体效能， 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志， 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息， 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息， 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息， 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比， 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据， 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷， 不能作为态势感知的直接信息来源， 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据？
大数据的出现， 扩展了计算和存储资源， 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征， 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式， 可以使网络安全态势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； 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的； 大数据的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， 为高智能模型算法提供计算资源。 因此， 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑， 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画， 针对某一个可能的攻击事件， 会产生大量的日志和相关报警记录，这些记录存在着很多的冗余和关联， 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析， 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联， 可以较好地控制关联后的报警数量， 有利于减少复杂度。 其处理过程是： 首先提取报警日志中的主要属性， 形成原始报警； 再通过重复报警聚合， 生成聚合报警； 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法， 并分配权重； 计算两个聚合报警的相似度， 通过与相似度阀值的比较， 来决定是否对聚合报警进行超报警； 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息， 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点，态势感知借助数据融合技术， 能够使得多个数据源之间取长补短， 从而为感知过程提供保障， 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程， 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件， 采用D-S证据理论（由Dempster于1967年提出， 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名） 方法进行融合判别， 对安全事件的可信度进行评估， 进一步提高准确率， 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路： 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法， 对防火墙和入侵检测分配信息度函数； 然后通过D-S的合成规则， 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析， 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息， 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件， 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤： 一是通过对大量网络攻击实例的研究， 得到可用的攻击知识库， 主要包括各种网络攻击的原理、 特点， 以及它们的作用环境等； 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞， 建立当前网络环境的漏洞知识库， 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等， 得到网络环境知识库； 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性， 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中， 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素， 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战， 将态势感知技术应用于网络安全中， 不仅能够全面掌握当前网络安全状态， 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上， 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨， 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取， 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究， 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容， 还有待于进一步探讨和研究。
㈣ 如何看待网上严峻敌情形势；如何认识网上陷阱和勾联卖密严重后果；如何做到正确上网安全用网。
清醒认识网上舆论形势依然严峻复杂，做到正确上网安全用网如下：
1、网络舆论向上向好发展态势正在形成
网络空间治理格局日渐完善。网络用得好就会是取之不尽的宝库，管不好就可能是潘多拉魔盒。围绕加强网络空间治理、建设网络良好生态，中央出台相关战略纲要、发展规划、指导意见，基本确立起网络空间治理的“四梁八柱”。
国家加快网络立法进程，先后颁布实施网络安全法等法律法规，为网络安全和信息化提供了坚强的法律保障。一分部署，九分落实。有关部门明确提出“重基本规范、重基础管理，强化属地管理责任、强化网站主体责任”的工作理念。
制定网站落实主体责任、政府加强监管等制度，建立举报工作机制、网站快速联动处置机制等，形成齐抓共管、协同治理的新格局。主流媒体主力军作用得到发挥。网络舆论阵地，如果我们不去占领，别人就会占领，就会对党在网上舆论的主导权和话语权形成挑战。
主流媒体以导向引领、渠道拓展、流程再造、组织优化、体制机制改革为着力点，大力加强内容建设、推动媒体深度融合，传播力引导力影响力公信力显着增强，网上“风向标”作用彰显。
2、清醒认识网上舆论形势依然严峻复杂
形成良好网上舆论氛围，不是说只能有一个声音、一个调子，而是说不能搬弄是非、颠倒黑白、造谣生事、违法犯罪，不能超越了宪法法律界限。近两年网络舆论生态整体趋好，但要看到网上舆论主体多元化、传播平台多样化和舆论交锋复杂化等特点。
网络生态的污染源尚未根除，还存在局部的正能量缺失、违法错误言论不时出现等问题。网络水军逐利扰乱传播秩序。一个时期以来，各类商业资本在互联网快速发展过程中出于逐利目的，利用网络技术打造成千上万“网络水军”，已成为不可忽视的网上舆论制造者。
一些“网络水军”盲目追逐商业利益最大化，打击竞争对手，为操纵舆论不惜造谣生事、侵犯公民合法权利、违法犯罪，对网络正常传播秩序造成干扰破坏。
3、以更大力度推进新时代网络舆论生态建设
牢牢掌握网络舆论生态建设工作领导权。网络舆论生态建设是一项系统工程，是网络综合治理体系的重要组成部分，必须在党的领导下依靠各级管理部门共同推进。目前我国有7亿多网民。党政部门和领导干部要主动关注网络舆论。
学会通过网络走群众路线，多从网上了解老百姓所思所想所求，利用政务新媒体做好解疑释惑等工作，坚持以人民为中心推动实际工作，形成网上网下良性循环。做大做强网络空间正能量。网上问题往往是现实问题、利益诉求的反映，现实问题的复杂性决定引导网络舆论的艰巨性。
㈤ 网络安全未来发展怎么样
在信息化的现代，网络安全产业成为保障“新基建”安全的重要基石，我国网络安全行业市场规模一直呈现高速增长态势。未来，随着5G网络、人工智能、大数据等新型网络技术在各个领域的深入开展，其将为网络安全企业的发展提供新的机遇。
随着科技的进步和社会的发展，网络安全的概念和内涵不断演进。其发展历程可分为起源期、萌芽期、成长期和加速期四个时期，分别对应通信加密时代、计算机安全时代、信息安全时代以及网络空间安全时代。
目前网络安全正处于网络空间安全时代的加速期：2014年中央网络安全和信息化领导小组成立后，网络安全法、等保2.0等政策不断出台，网络安全上升为国家战略。
与信息安全时代的区别在于网络边界逐渐模糊或消失，仅凭传统的边界安全已不能做到有效防护，防护理念和技术发生深刻改变，主动安全逐渐兴起。安全解决方案和安全服务也越来越被重视。
㈥ 网络安全未来发展趋势怎么样
网络安全态势紧张，网络安全事件频发
据国家互联网应急中心(CNCERT)，2019年上半年，CNCERT新增捕获计算机恶意程序样本数量约3200万个，计算机恶意程序传播次数日均达约998万次，CNCERT抽样监测发现，2019年上半年我国境内峰值超过10Gbps的大流量分布式拒绝服务攻击(DDoS攻击)事件数量平均每月约4300起，同比增长18%;国家信息安全漏洞共享平台(CNVD)收录通用型安全漏洞5859个。网站安全方面，2019年上半年，CNCERT自主监测发现约4.6万个针对我国境内网站的仿冒页面，境内外约1.4万个IP地址对我国境内约2.6万个网站植入后门，同比增长约1.2倍，可见我国网络安全态势紧张。
网络安全行业的发展短期内是通过频繁出现的安全事件驱动，短中期离不开国家政策合规，中长期则是通过信息化、云计算、万物互联等基础架构发展驱动。2020年网络安全领域将进一步迎来网络安全合规政策及安全事件催化，例如自2020年1月1日起施行《中华人民共和国密码法》，2020年3月1日起施行《网络信息内容生态治理规定》等。2020年作为
“十三五”收官之年，将陆续开始编制网络安全十四五规划。在各种因素的驱动下，2020年我国网络安全行业将得到进一步发展。
——以上数据来源于前瞻产业研究院《中国网络安全行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
㈦ 网络安全未来发展怎么样
如今安全的信息系统已逐步成为企业拓展新业务、新市场，提升核心竞争力和品牌影响力的重要手段。信息系统的安全需求已从单纯的合规性需求、保障性需求发展成为信息系统建设的核心需求。据悉，2018年我国网络安全产业规模接近500亿元，维持20%以上的增长速度，预计2019年达到600亿元。
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护，不受偶然的或者恶意的原因而遭到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。网络安全从其本质上来讲就是网络上的信息安全。从广义来说，凡是涉及到网络上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研究领域。
网络安全的重要性及意义
网络安全是一个关系国家安全和主权、社会的稳定、民族文化的继承和发扬的重要问题。其重要性，正随着全球信息化步伐的加快而变到越来越重要。“家门就是国门”，安全问题刻不容缓。在信息时代，网络安全对国家安全牵一发而动全身，同许多其他方面的安全都有着密切关系。没有网络安全就没有国家安全，就没有经济社会稳定运行，广大人民群众利益也难以得到保障。
据中研普华研究报告《2020-2025年中国网络安全行业发展分析与前景展望研究报告》分析显示
2020中国网络安全行业发展现状
随着云计算、物联网、大数据、5G等新兴技术的兴起，网络信息安全边界不断弱化，安全防护内容不断增加，对数据安全、信息安全提出了巨大挑战，也为网络信息安全市场打开了新的增量空间。再加上经济全球化，数据安全、隐私保护等问题越来越被重视，网络安全市场规模保持增长态势。近年我国网络安全事件频发，国家与个人的层面的信息安全威胁不断提升，国家网络安全政策也随之密集出台。
尤其是2019年5月，国家市场监督管理总局颁布的《网络安全等级保护基本要求》、《网络安全等级保护测评要求》和《网络安全等级保护安全设计技术要求》三大标准，标志着我国等保2.0时代的开启。等保2.0将从两方面影响网络安全市场容量：一是增加安全保护范围，更加全面地监管。等保1.0的监管对象只针对信息系统，而等保2.0把云计算、大数据、物联网、工业控制系统等新领域也纳入等级保护和监管的范围，增加了信息安全的使用场景，扩大了网络安全的市场范围；二是提高了测评及格线，定级管理更加严格。等保2.0在等保1.0自主定级的基础上加入了专家和主管部门评审环节，整体定级更加严格。此外，等保2.0还将测评及格分数从60分提高到75分，增加了测评难度。
近年来，我国对网络安全的重视程度日益提高，围绕网络安全法不断推出法律法规，网络安全产业发展环境不断优化。网络信息内容管理方面，国家互联网信息办公室发布了《互联网新闻信息服务管理规定》和《互联网信息内容管理行政执法程序规定》，一方面规范传统新闻媒体的互联网新闻采编、转载和传播行为；另一方面规范互联网信息内容管理执法全流程。此外，国家互联网信息办公室还出台了多项法律文件，规范微博、公共账号、群组和社区论坛等主体的网络信息内容发布行为。
关键信息基础设施安全保护方面，出台了《关键信息基础设施安全保护条例(征求意见稿)》，从关键信息基础设施范围、运营者安全保护、产品和服务安全等方面阐述了相关保护条例。网络产品和服务管理方面，出台了《网络产品和服务安全审查办法(试行)》，对安全审查的试用范围、内容和机构等进行了规定。个人信息和重要数据保护方面，《个人信息和重要数据出境安全评估办法(征求意见稿)》对出境数据评估的条件和内容做了阐述。我国将会继续完善网络安全相关法律法规，出台系列网络安全标准体系，进一步优化网络安全产业的发展环境。
中国网络安全行业发展特点
我国网络安全产业保持高速发展态势，上市企业业绩平稳增长。白皮书显示，我国10家上市网络安全企业2018年平均营收规模为15.69亿元，较2017年的14.18亿元增长了10.69%;10家上市网络安全企业2018年平均净利润为2.68亿元，较2017年增长6.67%;在研发投入方面，企业持续加大研发投入力度。2018年国内10家上市网络安全企业平均研发投入为2.67亿元，相较于2017年增长了25.2%。
2020中国网络安全行业市场规模
随着云计算、物联网、大数据、5G等新兴技术的兴起，网络信息安全边界不断弱化，安全防护内容不断增加，对数据安全、信息安全提出了巨大挑战，也为网络信息安全市场打开了新的增量空间。再加上经济全球化，数据安全、隐私保护等问题越来越被重视，网络安全市场规模保持增长态势。2018年我国网络安全产业规模接近500亿元，维持20%以上的增长速度，预计2019年达到600亿元。
2020网络安全未来发展趋势
随着对网络安全的愈加重视及布局，市场规模将持续扩大，预计到 2021 年中国网络安全市场规模将达千亿元。 2019 年，中国云安全市场规模约为 57 亿元，增长超五成。预计 2020 年我国云安全市场规模将超 80 亿元，到 2021 年有望达到 115 亿元。未来，网络安全技术的划分会更加精细，安全能力将会越来越多，尤其是在私有云等环境下尤为明显，虚拟化安全新架构将会有更广阔的应用前景。
对此，中研普华利用多种独创的信息处理技术，对 网络安全行业 市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力
㈧ 计算机网络及网络安全论文
关于计算机网络及网络安全的毕业论文
1）目前,研究网络安全态势的方法大多是对数据源上日志数据进行关联、处理和分析,得出当前网络态势情况,进而对网络安全态势进行预测。
然而这种方式存在诸多问题。网络中各种网络安全设备产生的报警日志大都意义不同、格式不一,在数据关联与归并方面,过程复杂、效率不高。
2）在态势预测方面,国内发展是提出一些基于模糊数学的理论,并没有实现其原型系统,或是只基于小范围的预测其目标性不强、很难对宏观网络的安全态势预测提供有用的价值。
因此更合理的分析和准确的预测网络的安全态势,本文提出了基于网络模拟的网络安全态势分析技术。
3）本文首先对网络安全态势和现今网络模拟技术进行分析,提出了运用网络模拟的手段来对网络安全态势进行分析与研究的方法
4）通过抽象出当今主流网络安全事件的关键参数,构造一个参数可配置的安全事件模型,该模型在具体真实的网络拓扑上模拟运行,对网络安全事件的爆发情况进行重现或是预测尚未发生的网络行为,得到安全事件的发展趋势。
5）通过模拟结果,提取了影响网络安全态势的关键因素,其中包括当前网络受灾情况、安全事件攻击特性以及网络中主机漏洞情况,计算这个三个关键因素的计算方法,最终提出网络安全态势指数的数学模型并给出形式化数学公式。
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㈨ 网络安全未来发展怎么样
在大数据的发展下，我国针对网络安全的人才需求将会增加
在我国大数据快速发展的今天，大数据泄密事件时常发生，未来我国或许需要更多的网络安全领域的人才进行网络安全管理，保障我国国家安全。2019-2021年第一季度，网络安全技术岗一直是我国需求量最大且薪资最高的职业，而Java工程师、网络安全工程师、Web前端工程师等职业也成为了我国网络安全领域热门的职业。
综合来看，随着滴滴事件的发酵，国家网信办开始对《网络安全审查办法》修订可以看出我国对打击危害网络安全行为的决心，未来，我国对网络安全领域的人才需求或将加大，国家也会出台一系列措施加大对网络安全领域人才的培养。