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网络空间平安态势感知与大数据分析平台建立方案网络空间平安态势感知与大数据分析平台建立在大数据根底架构的根底上，涉及大数据智能建模平台建立、业务能力与关键应用的建立、网络平安数据采集和后期的运营支持效劳。
1.1网络空间态势感知系统系统建立平台按系统功能可分为两大局部：日常威胁感知和战时指挥调度应急处置。
日常感知局部包括大数据平安分析模块、平安态势感知呈现模块、等保管理模块和通报预警模块等。
该局部面向业务工作人员提供相应的平安态势感知和通报预警功能，及时感知发生的平安事件，并根据平安事件的危害程度启用不同的处置机制。
战时处置局部提供从平时网络态势监测到战时突发应急、指挥调度的快速转换能力，统筹指挥平安专家、技术支持单位、被监管单位以及各个职能部门，进展协同高效的应急处置和平安保障，同时为哈密各单位提升网络平安防御能力进展流程管理，定期组织攻防演练。
1.1.1平安监测子系统平安监测子系统实时监测哈密全市网络平安情况，及时发现国际敌对势力、黑客组织等不法分子的攻击活动、攻击手段和攻击目的，全面监测哈密全市重保单位信息系统和网络，实现对平安漏洞、威胁隐患、高级威胁攻击的发现和识别，并为通报处置和侦查调查等业务子系统提供强有力的数据支撑。
平安监测子系统有六类平安威胁监测的能力：一类是云监测，发现可用性的监测、漏洞、挂马、篡改〔黑链/暗链〕、钓鱼、和访问异常等平安事件第二类是众测漏洞平台的漏洞发现能力，目前360补天漏洞众测平台注册有4万多白帽子，他们提交的漏洞会定期同步到态势感知平台，加强平台漏洞发现的能力。
第三类是对流量的检测，把重保单位的流量、城域网流量、电子政务外网流量、IDC 机房流量等流量采集上来后进展检测，发现webshell等攻击利用事件。
第四类把流量日志存在大数据的平台里，与云端IOC威胁情报进展比对，发现APT 等高级威胁告警。
第五类是把平安专家的分析和挖掘能力在平台落地，写成脚本，与流量日志比对，把流量的历史、各种因素都关联起来，发现深度的威胁。
大数据可视化实时交互系统白皮书目录第1章产品定位分析 (1)1.1产品定位 (1)1.2应用场景 (1)1.2.1城市管理RAYCITY (1)1.2.2交通RAYT (2)1.2.3医疗RAYH (3)1.2.4警务RAYS (3)1.3产品目标客户 (4)1.3.1政务部门 (4)1.3.2公共安全部门 (4)1.3.3旅游规划部门 (5)1.3.4其他客户 (5)第2章产品简介及优势 (5)2.1软件产品系统简介 (5)2.1.1系统概述 (5)2.1.2系统组成 (6)2.1.3系统对比 (7)2.1.4内容开发分项 (7)2.2主要硬件设备简介 (9)2.2.1［R-BOX］介绍 (9)2.2.2［R-BOX］规格 (10)2.2.3设备组成 (11)2.2.4现场安装需求 (11)2.3产品优势 (12)2.3.1专业大数据交互可视系统 (12)2.3.2极其便捷的操作 (13)2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13)2.3.4超大系统容量 (14)2.3.5高安全可靠性 (14)2.3.6优异的兼容扩展能力 (14)2.3.7灵活的部署方式 (14)2.4方案设计规范 (14)2.4.1设计依据 (14)2.4.2设计原则 (15)第3章产品报价及接入方式 (16)3.1产品刊例价 (16)3.2接入注意事项及常见问题 (16)第4章成功案例 (18)重庆：城市服务可视化解决方案 (18)成都：政务云数据可视化解决方案 (19)深圳：城市综合数据可视化解决方案 (20)世界互联网大会：大数据可视化 (20)智能建筑：物联应用解决方案 (21)第1章产品定位分析1.1产品定位RayData是定位于数据可视化的展现和资源管理产品，依托前端的效果展示和后端的大数据分析能力和结果输出，对于数据来源既可以是客户自有数据动态接口接入（需要另行安排开发周期）以及静态数据阶段性展现，也可以是腾讯大数据分析平台（需对接具体需求分析）输出展示结果。
智能态势感知系统随着科技的飞速发展，智能态势感知系统在许多领域中得到了广泛的应用。
它是一种基于和大数据技术，能够实时感知和分析态势，为决策者提供准确信息的重要工具。
智能态势感知系统的工作原理是通过对大量数据的采集、分析和融合，挖掘出有用的信息，以支持决策。
它采用了多种技术手段，如传感器、数据挖掘、模式识别、图像处理等，以实现对复杂态势的感知和理解。
智能态势感知系统的应用范围非常广泛。
在军事领域，它可以用于战场环境的感知和预警，提高作战效率和生存能力。
在商业领域，它可以用于市场趋势的分析和预测，帮助企业制定更加精准的营销策略。
在公共安全领域，它可以用于城市安全监控和预警，提高公共安全水平。
智能态势感知系统的优点在于其能够实时感知和分析复杂态势，提供准确的信息支持。
同时，它还能够根据不同的需求进行定制化开发，满足不同领域的需求。
智能态势感知系统还具有高效、智能、灵活等特点，能够适应不同环境的变化。
然而，智能态势感知系统也存在一些挑战和问题。
数据采集和处理的难度较大，需要解决数据质量和噪声等问题。
系统的智能化程度还需要进一步提高，以更好地适应复杂态势的变化。
系统的安全性和隐私保护也需要得到更好的保障。
未来，智能态势感知系统将会得到更加广泛的应用。
随着技术的不断进步，系统的智能化程度将会越来越高，能够更好地适应各种复杂环境的变化。
随着数据质量的不断提高和隐私保护技术的不断发展，系统的可靠性和安全性也将会得到更好的保障。
智能态势感知系统是一种非常重要的技术手段，能够为决策者提供准确的信息支持。
未来，它将会在更多领域中得到应用，为人类的发展和进步做出更大的贡献。
随着能源领域的不断发展，智能电网已成为现代电力系统的重要支柱。
智能电网能够实时监测和调整电力系统的运行状态，提高能源利用效率，确保电力供应的稳定性和可靠性。
为了进一步优化智能电网的管理和运营，本文将围绕智能电网态势图建模及态势感知可视化的概念设计展开讨论。
大数据交换平台产品技术白皮书目录1.编写目的 (1)2.术语和定义 (1)3.系统概述 (1)4.系统架构 (2)5.功能结构 (3)5.1 监控管理子系统 (3)5.2 交换中心子系统 (4)5.3 适配器运行环境子系统 (4)5.4 跨域通信代理子系统 (5)5.5 适配器开发工具 (6)5.6 适配器连接工具 (7)5.7 元数据管理工具 (7)5.8 全局监控管理中心子系统 (7)6.数据交换内容及格式 (7)7.性能指标 (8)8.系统特点 (8)9.运行环境 (9)10.应用场景 (9)10.1 域内数据交换 (9)10.2 跨域数据交换 (10)10.3 多租户服务 (11)11.产品截图 (12)12.应用案例 (15)11.1 陕西省人口基础数据库 (15)11.2 陕西省法人单位基础数据库 (16)11.3 其他 (17)1.编写目的为使用户能理解并掌握大数据交换平台，编写本产品白皮书。
通过本产品白皮书用户可掌握并理解大数据交换平台的作用和用途，以及相应的系统架构、功能、系统的特点和应用场景等。
为用户以后使用本系统奠定基础。
2.术语和定义●域：多个应用系统通过同一套大数据交换平台实现信息共享，这些应用系统及交换平台系统组成的集合叫做一个数据交换域，简称域。
●域内数据交换：一个数据交换域内的各个应用系统之间的数据交换叫做域内数据交换。
●跨域数据交换：不同数据交换域的应用系统通过各自交换平台系统之间连通实现的数据交换。
●多级数据交换：跨越多个数据交换级的应用系统之间的数据交换称为多级数据交换。
●文件型数据源：应用系统的共享数据以平面文件形式存储的应用数据源叫做文件型数据源，或称半结构化和非结构化数据。
●关系型数据源：应用系统的共享数据存储在数据库管理系统中的应用数据源叫做关系型数据源，或称结构化数据。
●模式：两个应用系统之间要交换数据库型数据，需要提供异构数据匹配的法则，该法则称为模式。
2021.31等级保护对医疗行业的要求我国十分重视网络安全的发展,等级保护制度已经推行10年,新的标准要求医院必须从新的技术体系,管理体系来审视过去的安全建设工作并将新技术、新体系应用到未来的网络安全建设中去[2-3]。
在新标准下,各大医院要建立起符合等保2.0的要求的信息安全体系,主要建议如下:要加快等保2.0建设步伐,正确开展定期、备案、整改建设、测评工作;要定期组织进行内部系统的渗透测试和攻防演练,通过实战化的演习加强网络技术人员的专业技能培训以及普通医疗人员的安全意识培训,关于安全服务人员的技能要求,医院方可以通过和第三方公司合作的方式来提升,弥补医院缺少专业安全技能人才的问题,提升整体安全运营的能力;必须将安全工作融入到日常运维中,做好定期安全巡检工作;结合医院的业务发展需求,从顶层考虑安全,提升安全战略高度,统一筹划、统一建设、统一运营、综合防护,构建全面的态势感知主动安全防御体系[4-5]。
2系统设计与实现在互联网信息安全提出的严峻挑战背景下,要将传统形式的被动防护手段转换为主动防护手段、静态防护状态转换为动态防护状态,分散情况防护装换为协同共进防护,一步一步构建完全覆盖全网纵深协同防御体系,需加强医疗系统态势感知平台建设,在总结医疗系统平台建设网络安全应用发展现状和特点的基础上,根据国家安全技术网络安全等级保护基本要求,构建基于等保2.0的医院安全态势感知系统,提升医疗行业整体安全防范的能力[6-7]。
2.1系统架构安全态势感知的建设,需要继承医院之前网络安全建设的经验,同时融合目前先进的大数据技术,既能满足海量数据环境下的高效分析需求,又兼顾针对IT 数字化转型的大量基础管理功能,还要考虑更多有关提升产品易用性、分析准确率和计算性能的问题,并提供完善的配套服务方案。
互联网安全状态趋势的感应,是通过在风险示警状况的前提下呈现一致的互联网安全多层趋势图,让人工安全监测员能够即时精确地掌握互联网安全状况,并根据不同的状况采用不同的解决手段。
龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn 大数据安全态势感知与冲突预测 作者：董青岭 来源：《中国信息化周报》2018年第31期
伴随着社会生活 “软件化”和 “数据化”进程的加速，全球政治图景即将进入一个以人机结合、数据驱动为主导的新时代。
大数据的兴起及其分析技术的应用，或将为国际关系研究中的冲突预测开辟新的理论路径。一方面，随着社会生活网络化、数据化和智能化趋势的日渐增强，微观主体之间的互动将产生更多的数据痕迹，冲突预测研究能够获得较以往任何时候都更为丰富的信号信息;另一方面，由于数据追踪采集手段和数据分析工具的不断升级，冲突预测研究不仅能够深入挖掘更为即时和微观的细节数据，而且能够实现数据的动态、连续和非结构化。这使得冲突预测研究比以往任何时候都更有机会抵近观察微观主体之间的互动是如何影响甚至再造社会政治结构的。如安德烈·茨维特所言，大数据或许是重塑现行国际关系理论和传统冲突预测方法的历史性契机。
“网络社会人”假说 大数据的出现和应用还挑战了当前冲突预测研究中占据主导地位的 “工具理性人”假说。根据 “工具理性人”假说，冲突行动通常被认为是特定社会结构压力下，作为理性行为体的冲突各方理性抉择的结果。一方面，冲突中的各行为体理性且自私，即每一个冲突群体或个体都将冲突行动视为实现自我利益的工具手段，从自身利益最大化出发计算成本与收益，考虑利弊、权衡得失。另一方面，冲突行动主要不是表现为微观主体之间难以抑制的情绪性发泄和盲目的从众行为，而是基于特定社会条件、特定资源约束的审慎考量与理性选择。在此情形下，冲突预测的目标主要聚焦于找寻那些有可能诱发冲突的结构性社会条件，并作出符合行为体利益最大化的理性推测。基于“工具理性人” 假设的冲突预测主要适用于预测群体间冲突策略的选择和评估中长期安全态势，但难以预测冲突于何时何地爆发以及会带来何种影响。与之相对照，基于大数据的冲突预测以新的社会情景建构为背景，提出以 “网络社会人”假说取代 “工具理性人”假说。 “网络社会人”假说具体包含以下内容：首先，冲突中的各行为体并非是可以封闭决策的孤立社会存在，而是身处各种相互嵌套的社会网络联系之中。每一个行为体都可视做社会联系之网上的一个信息和资源节点，通过网络中信息的传递和资源流动，每个行为体之间彼此是相互学习、相互影响的。其次，各行为体之间连续且不间断的日常互动构成了世界政治体系演化的动力，是微观主体的持续互动造成了宏观层面的冲突态势，冲突预测研究应更多关注从微观到宏观的研究进路。再次，冲突的扩散和蔓延在很大程度上取决于社会关系网络中信息的传递、交换与耦合，正因为人们在网络化的社会生活中相互影响并交流、传播信息，恐慌、泡沫和动乱才会像传染病那样骤然爆发并蔓延。就此而言，冲突预测未必非得建立在理性选择与因果性分析之上，通过捕捉散落于各个社会角落的冲突信号，运用大数据相关性分析同样可以预测冲突的爆发与否以及冲突的蔓延方向。 龙源期刊网 http://www.qikan.com.cn “网络社会人”假说预设了一个以信息交换为主导特征的现代网络社会，在这样一个社会中由于各个行为体是彼此关联、相互扰动的，一切冲突现象的爆发、持续和终止都会对应着一系列信息映射（数据）上的变化，通过观察这些作为冲突表征的信息映射 （数据）的关联性变化，基于大数据的冲突预测在无关理性选择和因果分析的前提下，可以感知冲突临近与否以及即将到来的冲突烈度如何。在某种意义上，“网络社会人”假说下的基于大数据的冲突预测更多探求的是一种相关性分析，着眼点在于判断映射冲突的N元特征向量是否正在发生同步异变或伴生变化，亦即如果某种类型冲突映射对应着N元特征向量，那么现在通过大数据相关性分析观测到了N-1个对应特征向量发生了同步异变或前后关联变化，则基本上可以判断该种类型冲突正在临近，理论上观测到的对应特征向量同步或伴生变化越多，有关冲突的时空节点和烈度预测也就越准确。概言之，冲突总是有迹可循的，如果一场冲突临近或即将爆发，则事前必然会显现为数据特征上的若干蛛丝马迹。
目 录 一、研发背景 ................................................................................. 2 二、需求要点 ................................................................................. 3 三、解决方案 ................................................................................. 4 四、系统技术体系.......................................................................... 8 4.1系统总体架构 ..................................................................................................................... 8 4.2系统主要功能 ..................................................................................................................... 9 4.3业务模型 ........................................................................................................................... 11
五、系统部署方式........................................................................ 13 5.1部门级部署 ....................................................................................................................... 13 5.2企业应用部署 ................................................................................................................... 13 5.3集团应用部署 ................................................................................................................... 14 5.4部署要求 ........................................................................................................................... 15
六、系统优势 ............................................................................... 16 一、研发背景 近年来，我国政府和企业信息化建设得到快速发展，越来越多的各类核心业务的开展高度依赖于信息技术应用，因此，信息安全问题的全局性影响作用日益增强。 目前，很多政府企业在信息安全保障体系建设方面已经达到了一定的水平，先后建立了非法外联监控管理系统、防病毒系统、补丁分发系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统等，为客户端安全管理、网络安全管理和系统安全管理提供了技术支撑手段；但当前各种信息安全保障工作相对独立，各自为政，单点的工作开展的多，缺乏有效手段将这些安全工作有效串接，并形成一个综合防御体系。另外，信息安全监控、审计作为保障信息系统安全的制度逐渐成熟，并已在对信息系统依赖性高的行业开始普及。信息安全审计的相关标准包括ISO/IEC17799、COSO、COBIT、ITIL、NISTSP800等。这些标准从不同角度提出信息安全控制体系，可以有效地控制信息安全风险。同时，公安部发布的《信息系统安全等级保护技术要求》中对安全监控、审计提出明确的技术要求：监控审计范围覆盖网络设备、操作系统、数据库、应用系统，监控审计内容包括各网络设备运行状况、系统资源的异常使用、重要用户行为和重要系统命令的使用等系统内重要的安全相关事件。 伴随着大数据时代的到来，不同规模的企业和组织每天发生的事件从上亿到百亿之间，随着企业和组织规模的扩大，各类应用系统的日益增多，各类安全信息的规模变得非常庞大和种类繁多，这使以日志和事件为代表的安全信息的采集规模变得日益庞大，而构架在传统关系型数据库下的日志安全中心因在数据扩展方面的劣势，已经无法适应海量数据的存储和安全事件的处理的现实要求，使得安全中心的日志历史数据的分析能力变弱，导致安全事件的调查效率较低。同时，构建在传统关系型数据库下的日志安全中心对企业各类设备的产生的各类异构安全数据的存储和管理也变得困难。所以为了应付安全大数据带来的问题，还需要用大数据的技术来解决。只有将大数据分析技术充分融合到现有的安管平台技术架构中形成新一代的安全态势感知平台，才能使传统的安管平台焕发新生。
二、需求要点
整合企业目前部署的各种相对孤立的安全防护资源（主要包括：防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统、UTM等），实现对各种网络安全装置信息的综合监控、管理及分析； 在大数据时代，以数据为核心，用新技术提供的低成本、高可靠、可弹性扩展的数据处理能力，满足组织和企业对异构海量日志数据的处理需求;以关联分析(知所已知)和行为分析(知所未知)为基础，为安全管理人员提供智能化分析方法，以应对日益复杂的隐蔽攻击和威胁，从数据中发现价值;同时，以运维和管理为动力，提供流程辅助、合规管控、安全分析和决策支持等能力;并且通过可视化技术和人机交互为安全管理人员提供工作接口，展现数据价值。 紧密围绕具体业务，采用主动的和真正具有安全智能的管理技术，并采用融合大数据技术的软件架构，严格监控各种关键业务系统（主要包括：生产类的生产调度系统，财务类的集团财务系统，研发类的PDM系统以及管理类的办公自动化系统、HR系统、ERP系统等），防止对重要数据非授权篡改行为的跟踪及审计等。 通过以上几点可以帮助企业建立一套横向贯穿孤立的安全防线的整体安全态势感知平台，通过获取防病毒系统、防火墙、入侵检测系统、漏洞扫描系统、运行主机、交换机、路由器、数据库系统、中间件等日志事件、状态事件和网络数据包和各类设备的状态运行数据的采集、综合评价和网络安全事件关联分析，实现对来自外部攻击的安全审计和对来自内部攻击的安全审计，为网络管理维护人员提供一个监控整个网络的软件和硬件设备运行状况、分析挖掘异常入侵信息、审计业务系统关键数据、发出各种方式网络安全事件告警的手段，真正让企业和组织的管理者把握网络信息整体安全态势，实现有效地协同防御。 三、解决方案 随着网络规模的迅速扩大，单一式的安全技术逐步被分布式安全技术所代替，加上各类应用系统逐步增多，网络管理人员、运维人员工作量往往会成倍增加，海量的数据和日志信息使得关键信息得不到重点关注。大量事实表明，对于安全事件发生或关键数据遭到严重破坏之前完全可以预先通过日志异常行为告警方式通知管理人员，及时进行分析并采取相应措施进行有效阻止，从而大大降低安全事件的发生率。 对于一个典型的用户而言，经过较为系统的安全建设后，都会部署较多的安全产品。这些安全产品每天产生的事件量是巨大的，如下表所示：
安全目标 安全产品 每天产生的日志量 网络安全 防火墙 600万条 网络设备（交换机、路由器） >10000条 网络入侵检测 >200万条 防病毒/桌面管理 防病毒服务器、防病毒网关 10万条 内网安全 桌面终端管理系统 >3000条
保护关键业务系统 主机审计系统、数据库服务器审计系统、应用程序审计系统。 15万条 总日志量/每天 820余万条
显然，收集和分析上述海量的安全事件是一个巨大的挑战，而能否做到这点将直接决定一个安全态势感知系统的成败。同时，安全态势感知系统决不能简单地将这些海量的信息直接展示给客户，否则，用户面对这些海量的网络安全事件将束手无策，管理运维效率将不升反降。此外，大量的安全事件汇聚到一起，根据其安全属性的相关性，可能隐含了新的更严重的安全事件，这种相关性是管理人员难以用肉眼观察出来的。网络安全监控系统的目标就是要收集这些海量事件，并通过有效的分析手段输出很少量的、真正值得管理员关注的安全事件。 - 5 -
态势感知平台数据处理流程 针对以上存在的问题，我们推出了云码安全态势感知平台，该平台系统以海量日志为核心，采用模块化的工作组件设计和大数据分布式系统架构。安全态势感知平台采用机器学习、数据建模、行为识别、关联分析等方法，通过全量收集网络设备、网关、终端、虚拟化和认证系统上的日志，对海量日志进行集中分析和挖掘，从而发现潜在的安全风险。实现安全信息的长期全量存储、全文检索分析、异常行为检测和安全合规要求。
鉴于网络安全管理过程中存在的诸多问题和充分利用现有网络安全设备功能，统一的系统应在充分发挥现有网络安全设备功能的基础上，组成一个“联合防御”体系，实现对来自外部攻击的安全审计、对来自内部攻击的安全审计和对信息访问的内容审计。为网络管理维护人员提供一个监控整个网络的软件和硬件设备运行状况、分析挖掘异常入侵信息、审计业务系统访问手段、各种方式预警的网络管理工作平台。
安全态势感知系统就是以业务系统为安全防护中心，通过适时采集网络中发生的瞬间即逝的海量网络信息安全事件，并将大量的安全事件过滤、压缩、归并，提取出少量的、或者是概括性的重要安全事件（相当于“关联分析中的事件量变”），然后从大量的安全事件之中发掘隐藏的相关性，产生新的不在之前事件之中的安全事件（相当于“关联分析中的事件质变”），实现经过高效和精确的事件关联，降低网络维护成本，改进网络和主机系统的可用性和网络服务的性能。
