下载文档原格式
基于Web的教学评价系统的设计与实现［摘要]本文首先就需求做出整体设计,将整个系统分为四部分：学生子系统、领导子系统、教师操作子系统及管理员子系统，并对各个部分进行了系统功能的划分，功能的描述。
其次，在明确整体设计和对目标系统的精确描述后,我们在编码阶段把这个描述直接翻译成用程序设计语言书写程序。
最后，将程序套入页面中，调试并完成程序。
［关键词]Web；教学评价；第一章绪论1.1 研究背景高等学校的教育质量一直是学校和社会关注的中心，是学校发展和进步的动力源泉。
学校的领导必须把提高学校教育质量作为一切工作的核心.根据长期高等教育部门的实践证明，建立完整教学质量监控体系和评估制度可以提高高等学校教学的质量.一方面，进行合理的教学质量评估,不仅可以全方位了解老师课堂教学情况,分析出老师课堂教学的效率，而且可以发现教学过程之中的不足,发现其中的问题,总结经验教训，提高教学质量。
另一方面，学生作为教学质量评估制度中的主体，可以表达出自己对老师教学水平的直接、真实的感受.从而形成对老师的有效监督，督促老师提高教学水平。
因此，教学质量评估体系在高等院校中普遍施行起来。
目前，我国高等院校的质量评估体系主要模式就是Web教学评价系统。
Web教学评价系统是互联网时代的产物，可以有效提高教学管理水平。
它可以汇总学生对老师评估的信息,提高教学质量评估的效率。
此外，Web教学评价系统还可以储存大量的信息资料，方便学生和老师的查询。
1.2 国内外研究现状教学质量评估体系的建立需要完善多方面的制度。
美国、苏联、法国、日本等发达国家的教学质量评估体系的建立主要从两方面入手。
第一，由国家教育部和政府部门的主管人员以及社会的非政府组织团体共同制定高等学校教学的有关标准和制度以及法律法规体系，从而通过完善的教学质量监控体系，保证高等教育的硬性指标符合规范。
第二，成立专门的质量评估部门，严格按照有关制度和规范开展评估工作,并且要保证测评的全过程和结果的公开和公正。
中国移动家宽用户感知质量评估方法研究李宝磊;任晓华【摘要】在当前家宽业务迅猛发展的同时有效监测和评估用户感知质量,是我们关注的焦点.文章介绍了目前的评估手段原理和方法,并分析其优劣,研究制定家宽用户感知指标评估体系,应用于当前家庭宽带网络质量评估.【期刊名称】《电信工程技术与标准化》【年(卷),期】2018(031)007【总页数】4页(P10-13)【关键词】家宽;指标;感知;评估【作者】李宝磊;任晓华【作者单位】中国移动通信集团有限公司,北京 100032;中国移动通信集团设计院有限公司,北京 100080【正文语种】中文【中图分类】TN915.811 引言随着众多用户加入移动宽带网络，如何保证客户感知体验是紧随而来的重要任务之一。
宽带网络传输节点较多，网络架构复杂，内容侧资源不可控，造成用户遇到问题难以发现，对问题协同定位的要求较高。
文章研究了当前影响家宽用户的感知因素，针对不同数据源对评估方法进行研究，设计制定用户感知指标体系和相关算法，达到覆盖家宽端到端质量评估的目的。
2 影响家庭宽带用户感知体验的因素分析家庭宽带属于有线传输，影响用户感知体验的因素既多且复杂，从用户终端接入设备（如Pad、手机、电脑等），到接入侧路由器均可能由品牌、价格、质量等因素影响而导致故障率不同。
网络侧由于设备老化、弱光等原因会引起故障，导致部分OLT掉线，影响用户上网。
内容侧的资源未引入，只能路由到网外，从而导致用户感知体验差。
家庭宽带网络架构如图1所示，下面基于从用户业务流程进行分节点分析。
图1 家庭宽带网络架构图2.1 用户接入侧用户接入侧主要指的是用户终端和路由器这一段，根据统计来看，用户侧问题是造成家宽用户感知体验最关键的环节，问题占比达到60%以上。
用户侧问题主要有以下几个方面。
用户终端问题：用户自采购路由器，导致路由器价格、品牌和质量参差不齐，带来故障率高低不一。
且大部分用户采购都属于低端路由器，导致感知较差。
信息安全态势感知系统的设计与应用摘要：网络化已经应用到各个领域，信息系统已经渗透到社会的各个方面，促进了社会的快速进步。
但由于网络开放性的影响，也会带来许多安全威胁，因此加强安全日志分析，有效检测各种攻击迫在眉睫。
随着数字技术的飞速发展，数据的种类逐渐增多，病毒入侵的方式也越来越多。
为了更好地避免安全威胁，员工应更好地设计各方面的安全态势系统，避免传统单一行为数据预测的弊端，从而准确预测各种安全态势，最大限度地保证各领域部门信息的安全性和可靠性。
关键词：信息安全态势；感知系统；设计；应用1 概述随着计算机和通信技术的不断发展，计算机网络朝着更大规模、更高复杂性的方向发展。
同时，计算机和网络系统的攻击行为也朝着自动化和分布式的方向发展，对信息安全管理提出了进一步的要求。
各种网络安全技术层出不穷, 如防火墙技术、入侵检测技术 (Intrusion Detection Technology) 、可信计算技术、漏洞扫描等，但这些技术并不能完全保证网络系统的安全。
它们只面对特定的安全问题，只采集和处理部分安全数据，无法实现对全球网络安全形势的全面保护。
网络安全态势感知技术是上述多种安全技术的结合和增强。
它依赖于其他安全设备和软件系统，同时扩展了信息安全管理技术。
它能够实时、主动地监测网络状态，更准确地描述攻击威胁行为，对网络进行全面的安全状态估计，使信息安全人员能够在攻击发生前预测攻击威胁或造成进一步损失，从而提前采取相应措施，提高网络的安全水平。
2应用安全态势感知系统模型2.1安全态势感知模型作为安全态势感知系统的基本组成部分，安全态势感知模型呈现出多样化的发展趋势。
它不仅可以有效地收集用户的访问数据，而且可以了解系统管理者的操作数据。
这些数据很大，格式也不一样。
对此，相关工作人员应根据大规模网络海量数据的实际情况，构建安全态势感知模型。
一是收集数据，收集用户行为数据和数据库日志信息，按照既定规则有效清理数据。
车路协同技术在智慧高速中的应用摘要：高速公路作为国家重要的交通基础设施，对于推动交通运输行业绿色高质量发展具有重要意义。
同时，随着“新基建”战略的提出，车联网、智慧交通新技术新应用也在逐步推广中，为高速公路智慧化发展提供了良好的契机。
建立覆盖高速公路全路网的感知、监测系统，实现对交通运行状态的实时感知、科学评估，并结合互联网、大数据等信息技术，对高速公路运行状态进行智能化预测、预警，将“被动防御”变为“主动预防”，提升高速公路安全水平和应急响应能力，更好地为公众提供安全、高效、便捷的运输服务。
关键词：车路协同技术；智慧高速；具体应用1.智慧高速与车路协同概述1.1智慧高速我国高速公路里程已连续多年位居世界第一，目前我国高速公路总里程已突破16万公里，以高速公路为载体的车路协同技术的应用规模也将越来越大，实现智慧高速对推动我国智慧交通及产业发展有着重要意义。
此外，智慧高速的发展也为车路协同技术的发展提供了良好的基础和条件。
因此，国家“十四五”规划纲要提出推动智慧高速公路建设发展，将车路协同技术作为推动智慧交通及产业发展的重要抓手。
《纲要》中明确指出要推进高速智能交通系统建设，在国家层面统一规划和建设，加大相关科研投入，建立高精度地图及导航、车路协同、高分辨率卫星遥感等技术标准体系。
1.2车路协同车路协同是通过车端、路端的设备设施协同工作，构建新型的道路交通系统。
它是自动驾驶技术在智慧公路中的应用，包括车路协同基础设施、车辆及驾驶员信息服务系统、智能决策支持系统等。
车路协同技术主要包含通信和感知两个部分，主要由信息交互和融合、安全辅助驾驶及信息服务、车辆决策等3个层面构成，主要目的是在高速公路环境下实现车辆与道路环境的信息交互，使车辆能够感知周围的路况，辅助驾驶员进行驾驶操作，保证行驶安全。
车路协同基础设施主要包含通信传输、路侧设备（如摄像头、雷达、传感器等）和车辆（如车载终端、路侧终端等）。
目前，车路协同的关键技术包括V2X （vehicle to everything）通信、多源感知与融合、自动驾驶决策等，其中V2X 通信主要是实现车与车之间的信息交互，而多源感知与融合则是实现感知到的信息在不同的系统间进行融合。
基于深度强化学习的电力巡检机器人网络自动化监测系统目录一、项目概述 (2)1. 项目背景与意义 (2)2. 项目目标及主要任务 (3)2.1 实现电力巡检机器人网络自动化监测 (4)2.2 基于深度强化学习优化监测策略 (5)二、系统架构设计 (6)1. 硬件设备 (7)1.1 电力巡检机器人设计 (8)1.2 传感器及数据采集设备 (10)1.3 网络通信设备 (11)2. 软件架构 (12)2.1 数据处理与分析模块 (14)2.2 强化学习算法模块 (14)2.3 监控与决策模块 (16)三、深度强化学习算法研究与应用 (17)1. 强化学习理论基础 (19)2. 深度学习理论基础 (20)3. 深度强化学习算法介绍与应用场景分析 (21)4. 算法在电力巡检机器人中的应用实现与优化策略 (23)四、电力巡检机器人网络自动化监测系统实现流程 (24)1. 数据采集与处理流程 (25)2. 实时监控与预警机制流程 (26)3. 基于深度强化学习的决策优化流程 (27)五、系统测试与性能评估方法设计 (28)1. 测试环境搭建与测试方案制定 (29)2. 系统性能测试指标及方法设计 (30)3. 系统评估流程与结果分析总结方法设计提供创意设计内容和设计理念如下32一、项目概述随着电力系统的不断发展，电力巡检工作的重要性日益凸显。
传统的人工巡检方式存在着效率低、成本高、安全隐患等问题。
为了提高电力巡检的效率和准确性，降低巡检成本，保障电力系统的安全稳定运行，本项目提出了一种基于深度强化学习的电力巡检机器人网络自动化监测系统。
该系统通过引入深度强化学习技术，使电力巡检机器人能够自主规划巡检路径、识别异常情况、自动完成巡检任务。
系统还具备实时监控、数据分析和决策支持等功能，为电力巡检工作提供全面、高效的解决方案。
通过实现电力巡检机器人的网络自动化监测，可以大大提高巡检工作的效率，降低人力成本，提高电力系统的安全性和稳定性。
2020.02 /63识别、评估、惩治：建构网络信息内容传播风险管控机制文│ 山东科技大学文法学院教授 赵丽莉随着互联网使用逐渐普及，网络社会的发展规模日益扩大，网络信息内容安全风险与威胁亦日益凸显，暴恐信息、虚假信息等违法信息和不良信息网络传播影响网络生态秩序，甚至可能对国家的稳定与社会的法治构成巨大威胁。
网络信息内容治理在社会综合治理这一系统工程中的重要性日益突出。
在夯实法律治理的基础上，基于网络信息安全风险识别、预警、评估是网络信息内容治理的重要前提，是系统治理网络信息内容的重要环节。
一、严格法律责任以维护良好网络信息内容生态环境首先，法律治理是网络信息安全治理的重要手段。
此前，全国人大常务委员会通过的《关于加强网络信息保护的决定》在一定程度上明确了网络服务提供者的法定义务和法律责任。
近日，国家互联网信息办公室发布了《网络信息内容生态治理规定》（下文简称《规定》），明确了网络信息内容生产者、网络信息内容服务平台、网络信息内容服务使用者各主体参与生态治理的义务，规定了各治理主体相应的法律责任。
从已有责任设计看，网络信息服务平台作为重要治理参与者，信息和数据资源，甚至情报的掌握者，严格其法律责任内容是更好发挥其治理义务的重要前提，此次《规定》明晰了其具体的管理主体责任，更为具体化其优化算法、健全处置制度、保存记录等生态治理机制建设内容，并亦进一步明确网络信息内容服务平台处置和消除违法信息内容的法定义务，这有助于发挥其协助执法部门执法作用。
尽管该《规定》被认为完善了已有法律责任相衔接的体系化规定，但是已有法律的适用性依然需要在执法和司法实践中持续研究与完善，诸如及时删除非法内容是否应有时间限制；行政罚款的额度是否应明确；通过网络社交平台制作、散发、讲授、发布违法信息的，其社会危害性如何确定，信息被获取者通过社交群转发的，是否应累计计算，定罪量刑中“情节严重情形”以制作、散发、讲授或发布信息及其载体的数量来衡量？还是以影响程度或曰对社会的危害后果来进行衡量等这些法律适用问题将是今后一段时间网络信息内容生态治理应关注的内容。
基于" 互联网 +" 的电力安全生产监督评价预警一体化平台构建发布时间：2021-01-25T02:29:00.100Z 来源：《福光技术》2020年22期作者：丁文敏范淑霞张迎宾杨建[导读] 针对电力生产系统内的人、物、环境等因素，提出了基于“互联网 +”的安全生产与预警救援体系的思想。
沧州供电公司河北沧州 061001摘要：针对电力生产系统内的人、物、环境等因素，提出了基于“互联网 +”的安全生产与预警救援体系的思想。
基于分层设计理念，给出了包括感控层、网络通信层、数据集成层、平台层和应用层 5 层结构的安全生产与预警救援体系架构；在此基础上，以概率图模型、粗糙集理论为基础，阐述了预警模型的构建原理及方法。
相信通过这些系统的攻击，能够最大程度的维护实际工作中的安全，提升安全系数，从而灵活的解决存在于以往电力安全管理工作中的问题，不仅可以给实际生产工作奠定坚实的基础，还有助于推动我国电力行业的稳定性发展，因此工作人员要加强对这些问题的重视。
关键词：电力安全；互联网 +；概率图模型电力安全生产与预警救援系统一直是电力信息化建设的重点问题。
这个问题的解决先后出现了“数字化生产”、“电力综合自动化”、 “电力信息化”等三大建设思想。
在从事电力安全技术研究的科研院所的协助下，国有大型电力企业相继投资建设了电力安全避险“六大系统”，即电力安全监控系统、电力生产紧急避险系统、压风自救系统、供水施救系统、通信联络系统、电力生产人员 ( 或设备) 定位系统。
这些系统的实际应用，提升了电力生产安全生产指数，提高了重大灾害预警能力。
然而，由于各系统建设时间不同，接入技术及采用的通信协议不同，数据的异构性很大，集成、融合、挖掘困难，更无法为有效的电力安全预警决策提供依据。
“互联网 + 电能”电力安全生产与预警救援体系的思想为：将互联网、移动通信网、物联网、大数据、云计算等技术，与电力生产全过程和灾害预警及救援全过程深度融合，真正实现“三个感知”即：感知电力周围安全环境，实现主动式安全保障；感知电力设备工作健康状况，实现预知维修；感知电力故障风险，实现各种故障事故的预警预报。
基于物联网的远程移动医疗监护系统的设计与实现一、本文概述随着物联网技术的快速发展和广泛应用，其在医疗领域的融合与创新为远程医疗监护带来了革命性的变革。
本文旨在探讨基于物联网的远程移动医疗监护系统的设计与实现。
我们将首先概述远程医疗监护系统的背景和意义，分析当前国内外在该领域的研究现状和发展趋势。
随后，本文将详细介绍该系统的设计原则、总体架构、关键技术及创新点，并阐述系统的实现过程，包括硬件平台的搭建、软件编程、数据传输与处理等方面。
我们将对系统进行测试与评估，以验证其在实际应用中的可行性和有效性。
本文的研究不仅有助于推动远程医疗监护技术的发展，也为提高医疗服务质量和效率提供了新的解决方案。
二、系统概述随着物联网技术的飞速发展和医疗信息化的深入推进，基于物联网的远程移动医疗监护系统逐渐成为现代医疗服务的重要组成部分。
该系统利用先进的物联网技术，实现医疗资源的优化配置和患者信息的实时获取，为患者提供及时、有效的医疗监护服务。
远程移动医疗监护系统主要由医疗设备层、数据传输层和应用服务层三部分构成。
医疗设备层负责采集患者的生理参数，如心率、血压、血糖等，并通过传感器网络将这些数据传输至数据传输层。
数据传输层利用物联网通信技术，如ZigBee、LoRa、NB-IoT等，实现数据的可靠、高效传输。
应用服务层则负责接收并处理这些数据，通过大数据分析、云计算等技术，实现对患者健康状况的实时监控和预警，为医生提供决策支持。
系统的设计与实现遵循了医疗信息化标准，确保了数据的准确性和安全性。
系统具有良好的扩展性和可维护性，能够适应不同医疗机构的个性化需求，实现医疗资源的共享和优化配置。
基于物联网的远程移动医疗监护系统不仅提高了医疗服务的效率和质量，还为患者提供了更加便捷、舒适的医疗体验。
未来，随着技术的不断创新和应用范围的扩大，该系统将在远程医疗、健康管理等领域发挥更加重要的作用。
三、系统设计我们设计的基于物联网的远程移动医疗监护系统主要包括四个部分：物联网设备层、数据传输层、数据处理与分析层以及用户应用层。
网络舆情监测与分析系统设计与实施方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 舆情监测背景 (3)1.2 市场需求分析 (3)1.3 技术可行性分析 (3)第2章系统设计目标与架构 (4)2.1 设计目标 (4)2.2 系统架构设计 (4)2.2.1 整体架构 (4)2.2.2 功能模块划分 (5)2.3 技术选型 (5)第3章数据采集与预处理 (5)3.1 数据来源分析 (5)3.2 数据采集策略 (6)3.3 数据预处理方法 (6)第四章舆情信息提取与处理 (7)4.1 舆情信息提取 (7)4.1.1 舆情信息提取方法 (7)4.1.2 舆情信息提取流程 (7)4.2 文本去噪与分词 (8)4.2.1 文本去噪 (8)4.2.2 分词 (8)4.3 实体识别与关系抽取 (8)4.3.1 实体识别 (8)4.3.2 关系抽取 (9)第5章情感分析算法与应用 (9)5.1 情感分析概述 (9)5.2 情感极性判定 (9)5.3 情感强度分析 (10)第6章舆情热度评估与趋势预测 (10)6.1 舆情热度评估指标 (10)6.1.1 传播速度指标 (10)6.1.2 话题关注指标 (10)6.1.3 情感倾向指标 (10)6.1.4 话题活跃度指标 (10)6.2 舆情趋势预测方法 (11)6.2.1 时间序列分析方法 (11)6.2.2 灰色预测方法 (11)6.2.3 神经网络方法 (11)6.2.4 支持向量机方法 (11)6.3 基于时间序列的舆情分析 (11)6.3.1 数据预处理 (11)6.3.2 构建时间序列模型 (11)6.3.3 参数优化 (11)6.3.4 舆情趋势预测 (11)第7章用户画像与群体分析 (11)7.1 用户画像构建 (12)7.1.1 用户数据收集 (12)7.1.2 数据预处理 (12)7.1.3 特征提取 (12)7.1.4 用户画像建模 (12)7.1.5 用户画像更新 (12)7.2 群体行为分析 (12)7.2.1 群体特征分析 (12)7.2.2 群体兴趣偏好分析 (12)7.2.3 群体行为趋势预测 (12)7.2.4 群体影响力评估 (12)7.3 网络传播路径分析 (12)7.3.1 信息传播模型构建 (12)7.3.2 传播路径挖掘 (13)7.3.3 传播速度与范围分析 (13)7.3.4 传播策略优化 (13)第8章系统安全与隐私保护 (13)8.1 系统安全策略 (13)8.1.1 物理安全 (13)8.1.2 网络安全 (13)8.1.3 系统安全 (13)8.2 数据安全与隐私保护 (13)8.2.1 数据加密 (13)8.2.2 访问控制 (14)8.2.3 数据备份与恢复 (14)8.2.4 用户隐私保护 (14)8.3 法律法规与伦理规范 (14)8.3.1 法律法规 (14)8.3.2 伦理规范 (14)第9章系统实现与测试 (14)9.1 系统开发环境 (14)9.1.1 硬件环境 (14)9.1.2 软件环境 (15)9.2 系统实现与部署 (15)9.2.1 系统架构设计 (15)9.2.2 系统实现 (15)9.2.3 系统部署 (15)9.3 系统测试与优化 (15)9.3.1 系统测试 (15)9.3.2 系统优化 (16)第10章项目总结与展望 (16)10.1 项目总结 (16)10.2 技术展望 (16)10.3 应用前景分析 (17)第1章项目背景与需求分析1.1 舆情监测背景互联网技术的飞速发展和信息传播手段的多样化，网络已成为人们获取和交流信息的主要渠道。
第22期2022年11月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.22November,2022作者简介:赵佩咏(1987 ),男,陕西西安人,工程师,硕士;研究方向:计算机网络,计算机科学与技术,网络信息安全技术㊂网络安全态势感知系统结构及关键技术赵佩咏(武警工程大学,陕西㊀西安㊀710086)摘㊀要:近年来,信息技术与通信技术在各领域的深度融合应用推动了网络系统建设,但也增加了网络安全风险㊂为了有效应对外部风险㊁阻击恶意攻击㊁保障用户安全,部分网络系统应用主体增强了对态势感知技术的运用㊂文章概述了网络安全态势感知技术发展,剖析了态势感知系统结构,并以此为基础,对其中应用的关键技术进行了具体讨论㊂关键词:网络安全态势;感知系统;结构;关键技术0㊀引言㊀㊀20世纪末,Bass 提出了网络中态势运行感知概念,这是网络安全概念与安全态势信息感知系统概念的复合概念,简称为网络安全态势感知,起初被应用于航空领域的交通安全监管,经过推广被应用到了网络安全管理方面㊂网络安全态势感知主要是以网络㊁网络中的安全监控设备与设备之间的日志㊁预告警作为基础,对网络系统进行实时动态化的综合分析,旨在解决网络安全问题㊂实践经验表明,网络安全态势感知系统通过模型方式搭建完成后,可以借助分布式网络入侵数据检测㊁数据相互融合分析的联合方式,对网络安全开展有效的态势综合评估㊂目前,人们在实际应用中增加了观察黑客网络攻击事件足迹㊁SSARE 检测工具以及机器学习算法等,由此形成了多种适用广泛㊁适配性较高的态势感知技术㊂1㊀网络安全态势感知技术概述㊀㊀网络安全态势感知主要是指在网络安全管理中应用的态势感知技术,在形式上属于一种网络安全管理产品,在内容上则以态势感知技术发挥作用[1]㊂自1999年提出该概念㊁形成理论㊁推广应用至今,该技术已经经历了3大发展阶段:(1)网络安全态势展示阶段;(2)网络安全管理阶段;(3)网络安全态势感知模型构建及应用阶段㊂目前,应用大数据技术㊁云计算技术㊁人工智能等可以根据应用主体的实际需求,选择不同的技术要素进行配置,并借助构建态势感知模型的方式,提供智能预警㊁自动跟踪㊁网络安全态势实时分析展示等㊂2㊀网络安全防护短板分析㊀㊀以某企业为例,建立数据中心后,网络部署以防火墙㊁入侵检测等为主,当网络受到攻击时,可以生成大量安全日志,虽然能够实现追踪,但是在攻击行为的溯源方面存在较大难度㊂同时,在日常的监测预警方面没有设置有效手段,仍然采用人工方式检查,主动防护能力相对较弱㊂尤其在漏洞处置方面,通过演练与实践,基本可以达到漏洞处理目标,然而因弱口令暴力破解以及文件上传漏洞的存在,并不能很好地防御来自网络的攻击行为,整体上的网络安全防护自动化水平较低㊂为了有效解决攻击行为溯源难㊁主动监测预警能力差㊁漏洞处置自动化水平低的多重问题,该企业选择了网络安全态势感知技术,成功搭建了系统结构,并部署了相关技术㊂3㊀网络安全态势感知系统结构分析㊀㊀该企业在分析了网络安全态势感知系统后,主要通过概念模型与结构模型的方式搭建系统结构㊂3.1㊀概念模型㊀㊀在概述模型方面,按照 三层次,四步骤 进行搭建:(1)基础概念层:为多源异构数据,包括IDS㊁防火墙㊁防病毒㊁安全审计等㊂(2)信息概念层:包括数据信息㊁特征信息㊁感知信息㊁态势信息㊂(3)概念应用层:主要分为特征提取㊁安全评估㊁态势感知㊁预警4大步骤㊂基础概念层㊁信息概念层㊁概念应用层中的各个概念构成要素之间,密切关联,构成了网络安全态势感知概念体系,并借助概念模型的方式进行呈现㊂3.2㊀网络安全态势感知系统架构㊀㊀以概念模型为基础,该企业分析了搭建的网络安全态势感知系统结构的两条线路:(1)数据源集成平台 特征提取 安全评估 态势感知 预警 态势可视化显示㊂(2)数据源集成平台 拓扑发现 安全拓扑生成 态势可视化显示㊂其中,第一条线路中的安全评估,主要包括评估模型㊁漏洞扫描㊁威胁评估,态势感知则以事件关联和海量数据处理为主㊂第二条线路中的安全拓扑生成环节与第一条线路中的安全评估㊁态势感知密切关联㊂因此,在应用网络安全态势感知概述模型㊁结构模型时,通常要求应用主体根据实际情况,利用二次开发的方式搭建与其需求相一致的系统架构[2]㊂该企业结合实际存在的困难,搭建了由数据采集㊁存储计算㊁BI 展示层4大结构层组成的网络安全态势感知系统架构㊂具体如图1所示㊂第一,数据采集层由若干探针硬件与安全管理软件组成,数据来源于脆弱性检测㊁安全威胁检测㊁行为审计3个方面,此类数据采集定位在与态势相关的元数据方面,包括信息安全产品的日志与告警和信息系统日志㊂例如,通过系统漏洞扫描与对Web 平台漏洞扫描,可以实时获取外部情报㊁安全产品㊁日志代理㊁日451志方面的脆弱性数据㊂再如,在网络应用过程中,可以通过安全威胁检测,对僵尸信息㊁木马程序㊁传播病毒等进行检测,同时对网络中应用的WNF,IDP,EDR,APR,DLP 以及防火墙等开展安全威胁监测,尤其在网络数据中心DDos 检测与网站监控方面,能够实现全面实时的检测,预防网络运行中的各类威胁㊂除此之外,借助智能分析与人工信息录入等方式,可以针对网络行为㊁数据库行为㊁日志开展动态审计,并将采集到的数据上传到存储计算层,通过该层的数据处理达到对数据的有效利用㊂图1㊀网络安全态势感知系统架构㊀㊀第二,存储分析层含有数据存储与数据分析两个子模块:(1)数据存储模块分设交换接口与数据清洗两个子模块,通过交换接口子模块可以完成对数据采集层获取数据的处理,功能包括SYSLOG㊁文件共享㊁数据库表㊁消息总线㊁API 等㊂当交换接口子模块数据整理完成后,需要对数据进行清洗处理,因而在数据清洗子模块中,需要通过数据归一化㊁过滤㊁归并㊁打标签等进行分类[3],在此基础上构成数据集群与关系数据库集群㊂(2)大数据分析模块将分类好的数据存储到存储计算引擎模块中的对应子模块,常用的模块有数据仓库㊁分布式检索㊁分布式计算㊁分布式文件存储㊁关系型数据库,旨在实现数据的标准化存储㊂然后,利用大数据分析引擎得到数据结果,为核心业务层进一步应用提供数据支持㊂第三,核心业务层将重点放在企业的资产管理㊁风险感知㊁预警管理3大业务㊂其中,资产管理业务通过探针识别㊁安全管理㊁风险分析进行操作㊂例如,在调查分析时,主要通过追踪溯源㊁告警分析㊁事件分析㊁脆弱性分析㊁威胁分析㊁资产分析,保障对数据存储计算获得数据中异常数据的抓取㊂在风险感知业务中,主要根据溯源分析㊁关联分析㊁威胁预警分析模块进行业务分析,操作时借助对安全事件㊁攻击威胁㊁网站㊁脆弱性的实时监测,实时为安全处置模块提供风险数据,并通过该模块中的处置工作台与统计报表,完成风险数据处理,同时利用集中管控模块为其提供本土地策略管理㊁在线策略管理以及配置备份㊂在预警管理业务中,按照风险预警㊁安全威胁预警㊁安全事件预警进行管理㊂考虑到资产管理处于核心地位,因而根据实际情况细化了资产管理模块,并进行资产维护管理㊁资产属性管理㊁资产识别,从而使威胁情报㊁安全知识通过报表的形式发送到态势大屏中㊂需要注意的是,在核心业务层中能够由用户根据自身的业务,开展用户管理㊁日志转发㊁安全配置㊁系统维护㊂核心业务层与存储分析层之间关联密切,一旦存储计算层中存在实时数据更新,就可以直接发送到核心业务层,由其中的相关模块开展运算分析㊂第四,在B1展示层,操作网络安全态势感知的主要界面设置了 安全态势可视化ң告警可视化ң自定义展示ң资产可视化ң报表评估曲线展示 ㊂从应用经验来看,可以在大屏中通过全网态势㊁威胁态势㊁安全底图㊁安全处置㊁专题态势㊁自定义态势模块,开展网络安全管理[4]㊂尤其是在大屏功能中,配套建立了知551识库,能够利用以 知识积累 知识创造 知识应用 形成知识平台 持续更新与循环 为基本环节的 循环+升级 模式,持续深化网络安全态势感知系统㊂4㊀网络安全态势感知系统的关键技术4.1㊀攻击行为分析技术㊀㊀该企业网络受到攻击时,主要包括预攻击㊁攻击㊁后攻击3个阶段㊂第一阶段,旨在收集信息;第二阶段,重点放在对初步权限的提取方面;最后一个阶段,则会对系统相关数据进行清除处理,并进行渗透控制㊂例如,在外部攻击中,该企业通过实时聚类的办法,克服开源聚类算法方面的批次聚类不足,对动态产生的安全日志进行聚类后实施多维加权相似性计算㊂然后,根据预分类进行聚类处理,结合攻击算法的多维攻击方式,采用流式聚类方案,从而在较低资源占用条件下,针对不同攻击场景,实施最大效用的智能分析㊂通过防御体系的建立及安全监测,该系统每日可以监测的境内外疑似攻击行为数量大于10000起,其中IP300条以上恶意攻击可以快速监测并识别,结合应急处置演练方法进行有效处理㊂4.2㊀主机恶意行为监测技术㊀㊀该企业在网络安全态势感知系统中应用了大数据技术,而且借助类技术实施了虚拟化数据中心升级㊂考虑到虚拟主机恶意下载㊁恶意软件检测以及恶意识别等现象,该企业将网络安全态势感知技术与虚拟数据中心进行了关联,能够针对不同主机恶意行为开展智能监测㊂例如,在木马程序㊁蠕虫病毒㊁僵尸恶意代码等方面,随着对家族变种与代码演化技术,其恶意攻击行为越来越隐蔽㊂在这种情况下,借助网络安全感知系统数据采集层设置的安全威胁监测模块,实时跟踪相关恶意代码并对其开展全过程分析,在其不同的阶段发起识别与安全处理㊂尤其在入侵组织识别㊁文件信誉评定㊁家族变种识别等方面,该企业借助 网内风险排查ң感知ң分析ң处置 为主的闭环管理达到了较好的主机监测效果㊂4.3㊀安全信息和事件管理技术㊀㊀该企业通过网络安全态势感知系统开展安全信息和事件管理(SIEM)时,主要采用与第三方安全设备等联合方式进行操作㊂该企业具体应用了SIEM分析系统,通过安全设备㊁AI机器学习,在 数据来源ң数据采集&存储ң关联分析ң数据展示 的基本框架下,开展深入而细致的数据标准化分析[5]㊂在事件管理方面,该企业通过演习期实践,发现三级应用系统㊁工程控制系统㊁门户网站㊁OA系统㊁外网电子邮件系统等均没有被攻陷㊂另外,该企业在用户体验方面增加了账号登录㊁外发数据㊁访问㊁数据库㊁外联等方面的异常情况分析功能,借助网络模型训练完成对相关行为的画像后,再结合基线画线检测超阈值画线,得到行为异常数据㊂配套应用的决策树㊁聚类等计算处理模型保障了系统的良好运行㊂5㊀结语㊀㊀总之,网络系统的运用为各行业企业管理提供了技术支持,有利于提升管理效率,扩增可营利空间㊂在新时期高质量发展阶段,有必要结合网络安全管理需求,进一步增强对网络安全态势感知技术的运用㊂通过以上初步分析可以看出,网络安全态势感知技术先后经历了3大发展阶段,现阶段的应用主要结合数字化技术,通过搭建态势感知模型的方式,开展网络安全态势分析㊂其中,应用的关键技术包括智能分析外部攻击㊁智能监测主机恶意行为㊁安全信息和事件管理㊁分析用户实体行为等㊂因此,建议在当前阶段,尽可能加强对态势感知技术与智能算法的融合研究,为其网络安全智能化管理提供技术支撑㊂[参考文献][1]陈伟然,朱重伟.网络安全态势感知技术研究现状[J].科技与创新,2020(14):1-5.[2]何波.网络安全态势感知问题探讨[J].科学与信息化,2020(7):49-51.[3]张琦,张思明,倪巍巍.网络空间安全态势感知与防御[J].数码设计,2020(8):47.[4]许暖,蔡宇进.安全态势感知研究[J].网络安全技术与应用,2020(1):38-41.[5]乌日娜.基于大数据的情报态势感知技术[J].网络空间安全,2020(6):10-13.(编辑㊀沈强) Network security situation awareness system structure and key technologiesZhao Peiyong(Engineering University of PAP,Xi an710086,China)Abstract:In recent years,the deep integration and application of information technology and communication technology in various fields promoted the construction of network system,but also increased the risk of network security.In order to effectively deal with external risks,block malicious attacks and ensure user security,some application subjects of the network system have enhanced the application of situational awareness technology.This paper summarizes the development of network security situation awareness technology and analyzes the structure of situation awareness system.On the basis of this,the key technologies applied in its phase are discussed in detail. Key words:network security situation;perception system;structure;key technology651。
