网络安全态势感知研究综述

网络安全态势感知不同于传统的安全措施,它可以对网络中各种活动的行为进行辨识,从宏观的角度进行意图理解和影响评估,进而提供合理的决策支持,在提高网络的监控能力、应急响应能力及预测网络安全的发展趋势等方面都具有重要的意义。分别对态势感知和网络安全态势感知的定义进行了归纳梳理,对经典的态势感知模型和新发展的网络安全态势感知模型进行了总结与对比;介绍了网络安全态势感知的关键技术,主要分为基于层次化分析、机器学习、免疫系统和博弈论的技术;介绍了近年来网络安全态势感知在因特网、工控网和物联网中的应用;对其未来发展趋势和待解决的问题进行了总结与展望。     

可扩展的网络安全态势评价模型的优化设计

网络安全态势感知是一种为管理者提供从宏观角度进行安全管理的模式,目前,关于网络安全态势感知的概念尚无统一的定义,因此,本文针对目前存在的网络安全态势感知进行研究,将态势感知的概念引进到网络安全管理之中,为管理者提供一种方便的网络安全管理理论。     

基于机器学习的网络安全态势感知关键技术研究与应用

随着网络空间安全重要性的不断提高,网络安全态势感知的研究与应用越来越得到关注.网络安全态势感知是一种基于环境的、动态的、整体的洞察安全风险的能力,网络安全态势感知的研究对于提高网络的监控能力、应急响应能力和预测网络安全发展趋势具有重要意义.基于态势感知的概念模型,介绍了网络安全态势感知的关键技术,对比了不同机器学习算法...     

网络安全态势感知研究进展

首先指出了网络安全态势感知研究的必要性,介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务;其次,详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术;最后,总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。     

网络安全态势感知研究进展

首先指出了网络安全态势感知研究的必要性,介绍了网络安全态势感知的概念、含义和主要任务;其次,详细阐述了网络安全态势感知国内外的研究现状和涉及到的关键技术;最后,总结和展望了网络安全态势感知当前存在的难题和今后的研究方向。     

基于人工智能的网络安全态势感知技术研究

目前,网络安全问题备受社会关注与重视,因此加强对安全态势感知技术相关方面的研究具有重要意义。为了提高安全态势感知准确率,文章阐述安全态势感知的相关概念与基于人工智能的网络安全态势感知技术的总体结构,介绍了信息融合、安全风险等级与分析、大数据可视化及事件过滤技术多种关键的态势感知技术,并对基于人工智能的网络安全态势技术与应用进行相关研究,以期为安全态势感知技术的发展与应用提供借鉴与参考。     

大规模网络安全态势感知及预测

从对网络安全态势感知及预测技术的需求展开,介绍了网络安全态势感知的基本概念、系统模型,从数据融合、态势感知指标体系、数据挖掘、态势可视化技术等方面,介绍了网络安全态势感知及预测的主要技术及发展状况。最后,分析指出了网络安全态势感知领域存在的困难问题和未来发展方向。     

网络安全态势感知综述

随着网络空间安全的重要性不断提高,网络安全态势感知(Network Security Situation Awareness,简称 NSSA)的研究与应用正在得到更多地关注.NSSA实现对网络中各种活动的行为辨识、意图理解和影响评估,以支持合理的安全响应决策.它是对网络的安全性进行定量分析的一种手段,网络安全管理系统可以借助其宏观把握整个网络的安全状况,分析攻击者的意图,为管理决策提供重要的依据.本文讨论了NSSA的任务范围,并据此对网络安全态势感知的概念进行了重新定义.然后本文分别从网络安全态势觉察、网络安全态势理解、网络安全态势投射三个层面综述了网络安全态势感知的研究现状和存在的问题.     

网络安全态势感知综述

以网络安全态势感知所要解决的问题为切入点,详细介绍了网络安全态势感知的基本概念、模型和体系框架.并从网络安全态势要素提取、态势理解/评估、态势预测等方面阐述了网络安全态势感知的主要技术及其发展情况.最后指出网络安全态势感知面临的一些问题和未来的研究方向.     

面向大规模网络的安全态势实时量化感知模型

网络安全态势感知能够实时发现潜在的网络风险,对提高网络的应急响应和主动防御能力起着重要的作用。现有的各种态势感知算法在规模上和时间上都不能适应大规模网络实时态势感知的要求,提出了基于指标体系的实时大规模网络安全态势量化感知模型,首先建立了层次化的指标体系,通过数据融合、关联分析等方法对网络安全日志数据进行处理,再针对各个属性采用不同的量化方法,将其聚集成综合网络安全态势指数。最后通过系统实际部署运行过程中的两个案例对所提出的网络安全态势感知模型和算法进行实例分析,结果证明了所提模型和算法的有效性和合理性。     

一种基于流立方体的网络安全态势感知模型

网络安全态势感知是网络安全监控技术一个新的发展方向,对网络安全态势的掌握对于网络安全而言具有重要的意义。在已有的关于数据立方体模型的研究基础之上,本文提出了一种基于流立方体模型的网络安全态势感知模型,以描述和抽象化网络安全态势感知中涉及的多维分析结构,从网络安全事件统计数据流的数据特征出发分析网络安全态势。给出了基于频率、趋势和熵值这三种数据特征的模型实例,利用流立方体相邻层次间单元的关系证明了这三种数据特征可以只从原始数据计算底层单元的特征,而上层单元的数据特征则可以通过对底层数据特征的运算而直接得到,从而实现高效计算。实际应用系统的构建和利用网络安全数据的测试实验表明了所提模型和方法的有效性。     

基于深度学习的电网安全态势感知方法

为了提高电力网络的安全性,实现电力网络的可持续运行,引入深度学习神经网络,开展对电力网络安全态势感知方法的设计研究,以此提出一种全新的安全态势感知方法。本文采用电力网络安全态势评估指标,结合各类电力网络环境因素,对未来可能发生的电力网络变化趋势进行预测;明确电力网络安全态势评估指标及其相关表述含义后,对电力网络安全态势风险进行综合量化,通过划分电力网络安全态势风险量化及等级,构建基于深度学习的电力网络安全态势预测模型,验证模拟安全态势感知预测结果。通过真实电力网络算例的方式,得出新的安全态势感知方法应用在现实电力网络运行环境中时,能够实现对其安全等级的精准预测,可以为电力网络的可持续运行提供安全保障条件,具有一定的实用性。     

基于改进Apriori的网络安全感知方法

针对网络安全态势评估过程中存在数据源单一、实时性不强、准确率不高的问题,提出一种基于改进关联规则算法(Apriori算法)的网络安全态势感知方法;通过对数据的分析,发现在网络中存在关于安全态势的关联规则;通过网络攻击影响熵值序列的分析,对关联规则进行分类为空间正常和异常空间,进而对关联规则进行聚类分析;根据聚类后的规则划分网络安全态势等级;将改进后的算法应用到网络安全态势感知当中,实验结果表明,该方法满足了网络安全危险预警和实时监控的要求;改进的算法用于安全态势感知是可行的、有效的。     

基于自律计算的网络安全态势感知模型

针对当前网络安全管理的复杂性和态势感知过程缺乏自适应性等问题,提出一个基于自律计算的网络安全态势感知模型。利用自律反馈机制对态势提取进行实时分析;根据提取的态势信息,从攻击和防御两个角度出发,采用层次分析法建立多层次多角度的网络安全态势评估模型;依据过去和当前网络安全态势,采用改进的遗传神经网络方法建立网络安全态势预测模型。仿真实验结果表明,具有自律反馈机制的态势感知模型可以有效增强系统的自适应能力。     

基于遗传算法的网络安全态势感知研究

对网络安全态势准确感知能实现对网络攻击的提前拦截和防范,针对传统的匹配检测方法对网络安全态势预测的精度不好的问题,提出一种基于遗传算法的网络安全态势感知模型,首先构建复杂网络环境下的病毒入侵的安全状态分布模型,进行网络安全态势的特征信息提取,然后采用遗传算法对提取的病毒入侵信息流进行相关性检测,实现安全态势预测和准确感知。仿真实验结果表明,该方法进行网络病毒入侵的准确检测概率较高,对安全态势预测的精度较高,保障了网络安全。     

一种松耦合网络安全态势感知模型

提出一个基于Kaplan-Meier生存性分析的松耦合网络安全态势评估模型,用于对网络的历史安全状态进行评估以及对未来安全趋势进行预测。采用生存性分析理论实现多源数据融合与态势评估方法的松耦合,利用KDD99评估数据集建立包含多种节点的网络安全态势评估实例进行仿真分析,以阐明该模型在适应网络结构以及多源数据动态变化方面的优势,在此基础上绘制安全态势曲线图,并与历史安全趋势进行比较,结果证明该评估模型具有较高的准确性与较强的适用性。     

Keeping it together: The role of transactional situation awareness in team performance

It has been argued that communications in teams are a means of transmitting Situation Awareness to improve performance. This study explored the frequency and types of situation awareness transactions in two groups of teams. Twelve teams were grouped into either more effective or less effective teams, based on performance measures. Distributed Situation Awareness theory predicts that Situation Awareness transaction are a medium for co-ordinating teamwork, and that more of these transaction will lead to improved performance. Differences in the frequency and type of transactions were observed between the more effective teams and the less effective teams with the former having a higher frequency of overall communications and, more importantly, a higher number of relevant situation awareness transaction types compared to less effective teams. Situation awareness transactions supported the team in making sense of the situation they found themselves in as it unfolded and enabled team members to perform their discrete tasks and therefore contribute to overall team success.Relevance to industry: Teams are a major feature of most industrial applications of work and communication play an important role in coordinating team work. Communication has been found to be linked to both team performance and situation awareness. Situation awareness is distributed in teams through transactions of information. A study was devised to explore the differences between more effective and less effective teams on a number of situation awareness transactional factors. Analysing the team as a functional unit of situation awareness is presented for future work.     

聚类分析和孤立点技术在网络安全态势中的应用

本文介绍了网络安全态势感知、聚类分析算法和孤立点算法,基于网络安全事件中大部分为异常事件的原理,把聚类分析和孤立点技术引入网络安全态势评估,提出了一种利用聚类数据集合和孤立点数据集合计算服务层威胁值的方法,为网络安全态势提供一个可以参考和决策的重要参数。     

基于深度行为分析的网络安全态势感知技术

文章讨论网络安全态势感知技术,使用自适应权重聚类算法得到网络行为分析的聚类结果,且在分析时通过将加权距离优化,保证类间差异最大化.将网络行为分析的聚类结果输入到基于NAWL-ILSTM的网络安全态势感知模型中,通过长短期记忆网络和优化器方法改进Nadam的优化算法(NAWL),共同进行深度学习,得出网络安全态势感知结果...