下载文档原格式
基于多源融合的联级网络安全态势感知模型
马晋
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2024(48)3
【摘要】为实时获取网络安全状态,便于管理员及时采取响应措施,建立基于多源融合的联级网络安全态势感知模型。
确立数据分割点,通过分割条件对数据实施连续的自适应离散化处理;采用粒子群算法融合相同类型的感知数据;以资产重要程度、脆弱指数与威胁指数为态势感知一级指标,建立联级网络安全态势感知指标体系;输入融合数据到支持向量机中,将态势感知问题变换为支持向量机分类预测问题,得到最佳分类函数,建立综合感知矩阵,完成感知模型构建。
实验结果表明,所建模型提高了多源数据融合效果,感知结果较精确。
【总页数】6页(P164-169)
【作者】马晋
【作者单位】重庆市气象信息与技术保障中心
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于多源融合的网络安全态势感知模型
2.基于决策树算法的联级网络安全态势感知模型
3.一种基于多源融合的网络安全态势感知模型
4.基于决策树的联级网络安全态势感知系统设计
5.基于卷积神经网络多源融合的网络安全态势感知模型
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
态势感知部署实施方案一、引言态势感知是指通过收集、分析和解释各种源头的信息，对当前和未来的环境和事件进行识别和预测的能力。
在安全和应急管理领域，态势感知的重要性不言而喻。
为了有效地实施态势感知，在部署方案中需要综合考虑硬件设备、软件系统以及人员配备等方面的因素。
本文将详细阐述态势感知部署实施方案，旨在提供一个全面、系统的指导。
二、硬件设备选择和部署1. 传感器安装：选择合适的传感器设备，并根据实际需求确定传感器的布置位置。
传感器的种类可包括摄像头、气象传感器、地震传感器等，应根据具体需求进行选取。
2. 设备连接和布线：为传感器提供稳定的供电和网络连接。
要合理规划设备的位置，保证设备之间的互联互通，并确保布线的安全和隐蔽。
3. 数据存储设备：选择适当的数据存储设备，如数据库、云存储等，用于存储传感器采集到的数据。
同时，要保证数据的备份和安全性。
三、软件系统建设和配置1. 数据采集和处理：选择合适的数据采集和处理软件，确保能够高效、准确地采集、处理和分析传感器数据。
根据实际需求，可以采用现有的数据处理系统或进行定制开发。
2. 数据可视化和展示：通过图表、地图等形式将采集到的数据进行可视化展示，以便用户快速、直观地了解当前态势。
同时，要确保数据展示界面的友好性和易用性。
3. 预警和报警功能：实现对异常情况的实时监测和预警，包括声音、图像、短信等多种形式的报警方式。
同时，要确保预警系统的稳定性和可靠性。
四、人员培训和配备1. 人员培训：为相关人员提供态势感知系统的培训和操作指导，确保其能够熟练掌握系统的使用方法和操作流程。
培训内容可包括系统的功能介绍、数据的采集和处理方法以及预警和报警的处理流程等。
2. 人员配备：根据实际需求，合理配置系统管理人员、操作人员和维护人员等，确保系统的正常运行和及时维护。
同时，要制定相关管理制度和工作流程，以保证人员的配合和协作。
五、系统测试和优化1. 系统测试：在系统部署完成后，进行全面的功能测试和性能测试，包括数据采集和处理的准确性、预警和报警功能的有效性以及系统的稳定性等。
物联网技术 2022年 / 第7期1340 引 言在物联网感知层面，从其核心组成的情况来看，在网络中以无线传感器作为重要内容时，需要在监测区内布置微传感器节点，并通过无线通信的方式来完成自组织网络，其应用范围广泛，可以在生态监测、健康护理、智慧交通、智能物流等领域发挥重要作用[1-3]。
已知并无过多的节点资源被置于传感器之中，从应用情况来看，考虑到存储能力、电池能量、通信带宽、处理能力等方面，则需要对基站间、节点数据进行调整，使传输量下降，能效提升[4]；对物联网感知情况进行调研后发现冗余性问题比较突出，主要体现在对原始数据的采集方面，因此需要进行融合数据的操作。
数据融合技术可以使冗余信息问题得以解决，把数据传输量降下来，把节点能量的消耗降到最低[5]。
在一般情况下，如果有大量传感器节点被置于安全敏感区之内，在无监管的恶劣环境中则会造成严重后果，使网络数据陷入危机，存在被伪造、窃听、重放、篡改的可能，处于攻击之下会导致多种信息安全风险出现。
由此可知安全的数据整合是必须要进行的重要 工作[6]。
学术界的研究力度正在不断加大，主要对数据融合过程中出现的节点被捕获后如何处理的问题进行研究，并对量化数据融合结果不确定的问题展开探讨，制定出各种有效的解决方案[7]。
当前，对网络安全研究主要集中在研究入侵的检测方法上，随着网络不确定性、复杂性的增加，对网络安全态势的研究成为趋势[8]。
本次研究是在多源数据融合的基础上展开的，并构建了物联网安全态势评估模型。
1 基于多传感器的多源数据融合技术多传感器数据融合技术是把多个传感器数据联系起来，对数据实施有效的分类、互联、综合等操作后获取有意义的一组数据，该项技术的基本原理并不复杂，即对人脑综合处理信息的能力进行模拟[9]。
为了更好地把各传感器所提供的信息利用起来，要对其进行综合处理，在使用各个传感器和数据时要合理，在对传感器冗余和互补信息优化整合时要从空间和时间上进行，对监测环境生成一致性表述[10]。
第1篇随着信息技术的飞速发展，网络安全威胁日益复杂多样，传统安全防护手段已难以应对日益严峻的安全挑战。
态势感知作为一种新兴的安全防护理念，旨在通过对网络环境进行全面、实时的监控和分析，实现对安全威胁的及时发现、预警和应对。
本文将深入探讨态势感知的解决方案，包括其核心概念、关键技术、实施步骤以及在实际应用中的优势。
一、态势感知的核心概念态势感知（Situation Awareness）最初起源于军事领域，指的是个体或团队对当前环境、潜在威胁以及可能采取的行动的全面了解。
在网络安全领域，态势感知指的是组织对网络环境、安全事件、威胁情报等信息的全面掌握，以便快速响应安全威胁。
二、态势感知的关键技术1. 数据采集与融合：态势感知系统需要从各种来源收集数据，包括网络流量、日志文件、安全设备告警等。
数据采集技术包括网络流量分析、日志收集、传感器数据采集等。
数据融合技术则用于将来自不同来源的数据进行整合，形成统一的数据视图。
2. 威胁情报：威胁情报是态势感知的重要组成部分，它提供了关于已知威胁、攻击手段、攻击者特征等信息。
通过收集和分析威胁情报，可以帮助组织识别潜在的威胁和攻击向量。
3. 机器学习与人工智能：机器学习技术可以帮助态势感知系统自动识别异常行为，预测潜在的安全威胁。
人工智能技术则可以用于自动化决策过程，提高安全响应的效率。
4. 可视化技术：态势感知系统需要将大量的数据和分析结果以可视化的形式呈现给用户，以便快速理解当前的安全态势。
可视化技术可以帮助用户直观地识别异常、发现潜在的安全风险。
三、态势感知的实施步骤1. 需求分析与规划：首先，组织需要明确态势感知的目标和需求，包括需要监控的数据类型、预期的安全效果等。
在此基础上，制定详细的实施计划。
2. 技术选型与架构设计：根据需求分析的结果，选择合适的态势感知技术，包括数据采集工具、分析平台、可视化工具等。
同时，设计合理的系统架构，确保系统的稳定性和可扩展性。
基于大数据技术的联合作战态势感知体系
张旭东
【期刊名称】《现代信息科技》
【年(卷),期】2023(7)2
【摘要】联合作战条件下,战场态势信息多源异构,数据量大,更新频率高,传统的战场态势感知体系难以保证战场态势数据处理的准确性和实时性。
文章基于大数据技术,结合JDL战场数据融合模型、战场态势感知PFPV模型、“OODA环”框架下战场态势感知模型,构建了数据驱动的战场态势感知模型。
基于分布式计算技术和分布式存储技术,能够实现战场态势数据的高速计算、存储、检索。
同时,将多种机器学习算法与JDL战场数据融合模型结合,构建了智能数据融合体系。
提出了面向任务的战场态势图生成模式,可以在保证态势理解一致性的基础上满足需求的多样性。
【总页数】4页(P116-119)
【作者】张旭东
【作者单位】武警指挥学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39;E11
【相关文献】
1.基于大数据技术的智能电网态势感知分析
2.联合作战条件下战场态势感知体系构建问题研究
3.联合作战条件下陆战场态势感知体系构建问题研究
4.基于大数据技术的网络安全态势感知研究
5.基于系统动力学的联合作战物资供应态势感知模型
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
智慧校园环境中网络态势感知系统构建1概念介绍态势感知(SituationAwareness)起源于航天的相关研究，是对航天过程中的动态因素进行分析的一门交叉学科，特点是动态复杂性，现在的大型网络体系恰好也符合这一特征，因此态势感知的概念被引入到了互联网中。
网络态势的主要目的就是为网络安全提供预测、强化管理的手段。
目前对网络态势感知的定义不太统一，但从高校智慧校园网络管理的角度出发可以将其理解为：从各种网络设备的运行状态、信息系统运行情况、各类日志、网络流量以及用户行为等各种网络生态构成因素中，采集出校园网络当前的状态与变化趋势，并融合这些多源的、异构的状态数据，依靠特定的算法公式，使系统具有一定的预测能力或者说“智慧”能力。
从高校校园网络全局出发，系统使网络管理人员能够及时掌握到网络运行状态，预测未来的网络形式，为正在或可能发生的网络安全事件争取应对的时间，从而提高网络全的监控和管理的能力。
2系统概述2.1系统目标引文中已经提到了高校中网络安全所面临的状态，应对这些问题是建设该系统的根本原因，也是我们进行系统建设的目标，具体可以归结为以下几项：（1）智慧校园的安全基线已经形成一个体系，在这里应用网络态势感知系统必须整合这个体系，起到提纲挈领的作用；（2）高校网络中早已已经不缺乏各种安全设备，这些安全设备不断的在产生报警信息、生成相关日志，这些产生的信息和日志是海量的，管理人员很难从中直接获得有用信息，网络态势感知系统则必须能够帮组我们解决这个问题；（3）系统的感知能力从数据而来，因此厘清数据、整合数据是系统必备的功能，然后才是通过特定的算法感知到潜在的威胁和网络问题。
就以上的三项目标而言，高校目前所需要的网络态势感知系统是具有特殊性的。
总体上高校的网络态势感知系统就是要充分利用现有的网络安全系统，抓取必要数据、进行日志分析、展开行为追溯、挖掘关键信息、发现未知威胁，从而起到解放网络管理员、协助安全决策者的作用。
概述本文档旨在提供一种有效的态势感知建设方案，帮助组织全面了解其网络安全状态，及时发现和应对潜在的威胁事件。
通过采用先进的技术和有效的工作流程，可以大大提高网络安全防御能力，保护组织的核心资产和敏感数据。
背景随着数字化时代的到来，组织在面临越来越多的网络安全威胁时变得更加脆弱。
传统的防火墙和入侵检测系统已经不能满足日益复杂的威胁环境。
为了及时做出反应并保持对网络的可见性，建立一个强大的态势感知系统变得至关重要。
方案1. 系统架构构建一个强大和高效的态势感知系统需要以下组件：a. 数据采集器数据采集器负责从各个源头收集关键数据，包括网络流量数据、日志数据、攻击数据等。
采集设备可以是网络流量监测器、入侵检测系统、日志管理器等。
这些设备应该能够快速、准确地收集数据，并将其发送到下一阶段进行处理。
b. 数据处理和存储收集到的数据需要进行处理和存储，以便后续的分析。
这可以通过建立一个集中式的数据处理平台来完成，该平台可以处理大量的数据，并将其存储在合适的位置，如分布式数据库或云存储服务中。
c. 数据分析和挖掘通过对收集到的数据进行分析和挖掘，可以提取有用的信息并发现潜在的威胁。
数据分析和挖掘可以使用各种技术和算法，如机器学习、行为分析等。
通过这些技术，可以建立起一个复杂的网络安全画像，包括威胁情报、异常行为、恶意软件等。
d. 可视化和报告将分析结果以可视化的方式展示给用户是非常重要的，这样可以帮助用户更好地理解和解读数据。
报告可以包括实时的安全状况、威胁事件的分析、修复建议等。
通过直观的图表和报表，用户可以快速了解网络安全的整体状况。
2. 工作流程在建立态势感知系统之前，应该定义一个清晰的工作流程，以确保所有的环节都得到有效的执行。
a. 数据采集数据采集是整个系统的基础，应该确保采集设备的准确性和可靠性。
可以采用以下措施来保证数据的准确性：•定期维护和更新采集设备，确保其正常运行；•设置正确的过滤和分类规则，以排除无用的数据；•实施监控和告警机制，及时发现采集问题。
企业如何构建全方位的安全态势感知体系在当今数字化的商业环境中，企业面临着日益复杂和多样化的安全威胁。
从网络攻击、数据泄露到内部欺诈，各种风险层出不穷。
为了有效应对这些挑战，构建全方位的安全态势感知体系已成为企业的当务之急。
这一体系不仅能够帮助企业实时监测和评估安全状况，还能提前预警潜在威胁，为及时采取应对措施提供有力支持。
那么，企业究竟该如何构建这样一个全方位的安全态势感知体系呢？首先，明确安全目标和策略是构建体系的基础。
企业需要清楚地了解自身的业务特点、数据价值以及可能面临的安全风险。
例如，金融企业对于客户数据的保密性和完整性要求极高，而制造业企业可能更关注生产设备的网络安全。
在此基础上，制定符合企业实际情况的安全策略，明确安全的优先级和容忍度。
数据采集是构建安全态势感知体系的关键环节。
企业需要从多个来源收集数据，包括网络设备、服务器、应用程序、终端设备等。
这些数据包括系统日志、流量信息、用户行为数据等。
为了确保数据的准确性和完整性，需要采用合适的采集工具和技术，并建立规范的数据采集流程。
接下来，数据分析能力的提升至关重要。
采集到的海量数据如果不能得到有效的分析和处理，就无法发挥其价值。
企业可以利用数据分析技术，如数据挖掘、机器学习等，对数据进行关联分析、异常检测和趋势预测。
通过建立数据分析模型，能够快速识别出潜在的安全威胁和异常行为。
实时监测和预警系统是安全态势感知体系的核心组成部分。
通过实时监测网络和系统的活动，一旦发现异常情况，能够及时发出预警。
预警信息应准确、清晰，以便相关人员能够迅速采取行动。
同时，建立完善的事件响应机制，明确在发生安全事件时各个部门和人员的职责和流程，确保能够迅速、有效地处理事件，降低损失。
安全团队的建设也是不可或缺的一部分。
安全人员需要具备丰富的专业知识和经验，能够熟练运用各种安全工具和技术。
同时，要定期进行培训和演练，提高团队的应急处理能力和协同作战能力。
此外，与外部的合作和信息共享也能增强企业的安全态势感知能力。
多源异构数据融合及其在物联网环境中的应用一、引言随着物联网技术的不断发展，各种设备和传感器产生的数据不断增加，这些数据具有不同的特点和格式，需要对它们进行有效的融合和处理。
多源异构数据融合技术可以将不同来源的数据汇聚在一起，形成更高质量、更可靠的信息，广泛应用于监测、预测、决策等各个领域。
二、多源异构数据融合的基本概念多源异构数据融合是指将来自不同传感器、系统和网络的数据汇集在一起，构成一个更为完整和优化的信息处理系统。
融合数据可以从多个层面进行，包括数据源、时间空间、特征和知识等方面。
这样做的好处是可以提高数据的精度、覆盖范围和可信度。
三、多源异构数据融合的技术实现实现多源异构数据融合需要考虑多个技术问题，例如数据预处理、数据融合算法、数据建模与优化、数据可视化等。
具体技术包括：（1）数据预处理。
这一步可以包括数据清洗、去重、修正、格式化等处理，以保证数据质量和一致性。
（2）数据融合算法。
基于多源异构数据的不同维度，包括时空维度、特征维度等，可以选择不同的算法进行融合。
例如，融合算法可以基于贝叶斯网络、决策树、神经网络等方法，或者结合不同算法的优点。
（3）数据建模与优化。
由于多源异构数据融合可以产生大量数据，因此需要针对具体应用场景，建立相应的模型，以获得较好的结果。
此外，还需要对建模和融合过程进行优化，以提高算法的效率和准确性。
（4）数据可视化。
融合后的数据可以通过各种手段进行展示和可视化，例如图表、地图、图片等方式，帮助用户更直观地理解和应用。
四、多源异构数据融合在物联网环境中的应用多源异构数据融合在物联网环境中具有广泛应用，例如：（1）智能家居。
将各种智能设备产生的数据融合在一起，可以实现智能家居的自动化控制和精准管理。
（2）交通管理。
通过不同的传感器和数据源，可以进行道路流量的实时监测和智能路况预测，提高交通效率和安全性。
（3）医疗健康。
将医疗设备或智能穿戴设备产生的数据融合在一起，进行健康数据监测和分析，为医生提供更好的诊断和治疗方案。
