基於攻擊意圖的網路安全態勢感知

㈠ 如何打造可信可控的物聯網工業環境

物聯網應用創新了社會治理模式，促進了各領域的綠色低碳發展和社會資源的共建共享。但同時，我國物聯網發展仍存在核心技術受制於人、網路安全問題延伸、物聯網管理制度不健全等問題，尚需繼續在打造自主可控的物聯網產業生態圈、加強物聯網安全監管等方面下功夫。「十三五」國家信息化規劃提出了數字中國建設目標，大力發展物聯網是推進數字中國建設的關鍵。物聯網發展加速了萬物互聯時代的到來，深刻地影響著整個經濟社會的變革創新。物聯網發展意義重大物聯網應用創新了治理模式。物聯網的廣泛應用正在改變傳統社會管理模式，在線監測、實時感知、遠程監控成為了管理新亮點，極大地創新了社會治理模式。無論是安全生產、社會治安防控，還是危險源監控和應急救災等領域，物聯網應用實現了在線實時管理，極大地提高了突發事件預判和應急處置能力。物聯網應用促進了綠色低碳。物聯網應用促進了各領域用料、用能、用水的精細化，減少了資源浪費，提高了資源利用率，降低了污染物排放。工業物聯網技術的廣泛應用，讓工廠生產線具備了自我感知能力，根據材料配方需要，實時、精準地用料、用水和用能，提高生產資料的利用率，降低廢水、廢氣等污染物排放。能源物聯網的發展促進了物聯網技術在能源生產、傳輸、存儲和利用各環節的應用，實現用能的實時感知、精準調度、故障判斷、預測性維護。物聯網應用促進了開放合作。物聯網應用不僅加強了人與人之間連接，更加強了人與物、物與物直接的連接，打通了人與物、物與物之間信息流通渠道，促進了物與物之間的協作。工業物聯網應用將不同流水線、不同車間、不同工廠內的機器連接在一起，組成了一個標准化通信的開放網路，強化了機器之間信息流動，促進了機器之間、流水線之間、車間之間、工廠之間的協同協作。物聯網應用促進了共建共享。由於物聯網的軟硬體介面、傳輸協議等標准化，促成了物聯網網路互聯和信息互動，使得各類開放式的物聯網公共服務平台得到了快速發展。視頻監蘆戚拆控物聯網公共服務平台促進了公安、交通、金融、環保、國土等部門視頻監控網路的共建共享，統一了視頻探頭，統一了視頻監控網路，統一了數據存儲中心，不僅減少了各部門重復投資建設，而且大大提高了網路利用率和覆蓋率。我國物聯網發展的短板物聯網產業關鍵核心技術受制於人。射頻識別、感測晶元、操作系統、組網協議等物聯網關鍵技術受制於人，核心基礎理論和關鍵技術攻關研究不深入，產學研脫節，技術和產品滯後國外發展步伐，存在代溝。由於缺乏自主可控的通用性物聯網操作系統，國內物聯網產業生態難以協同配套，嚴重製仔正約著物聯網應用平台化和生態化的發展。傳統網路安全問題正在向物聯網領域各處延伸。萬物互聯讓傳統網路安全問題藉助物聯網延伸到基礎設施、產業發展、民生服務、居民生活等各個物聯網領域，隨著物聯網大規模應用，物聯網安全問題像火災隱患一樣普遍，將延伸到物理世界的各個角落。特別是交通、水利、能源、電力、通信等行業物聯網應用安全日益嚴峻，突發的物聯網安全問題有可能影響整個經濟社會穩定。傳統安全防護技術難以跟上物聯網技術和產品發展步伐。目前市場上做互聯網安全的廠商很多，從應用安全、主機安全、存儲安全到網路安全，公司數量眾多，但做物聯網安全的公司卻不多。由於和傳統互聯網環境下的安全保障措施有很大差別，大部分物聯網公司都只擅長做物聯網應用，但對物聯網網路安全幾乎都涉及不深。缺乏體系化的物聯網安全管理制度、規范和機構。在互聯網安全方面，管理機構、法律法規和規章制度都已經很明確。但在物聯網領域，關於物聯網安全管理制度方面，除了工信部門出台了關於加強工業控制系統管理相關規定之外，其他重要領域的物聯網數據採集、接入、組網等領域安全管理和規章制度還存在不少空白。缺乏物聯網接入產品安全評測、風險評估和等級認證等制度。物聯網產品被廣泛應用到了通信、電力、能源、交通、水利、國防、醫療等各個重要領域，這些領域的物聯網安全事關國家安全，但這些領域的物聯網應用產品並沒有實行安全測評等相關技術風險評估制度，產品有可能存在安全問題或被黑客遠程式控制制和利用，安全隱患和風險極大。大數據技術應用於物聯網治理深度不夠。目前陪棗，各類物聯網產品應用採集了大量數據，由於受限於挖掘技術和商業模式，採集數據的商業價值和社會價值並沒有被充分挖掘出來。另外，從物聯網本身的角度來看，物聯網自身採集的數據對整個物聯網治理具有重大的意義，應用大數據技術，可以精準地感知整個物聯網網路安全態勢。推進物聯網建設的著力點打造自主可控的物聯網產業生態圈。整合產業優勢資源，加強產學研聯合攻關，打造涵蓋物聯晶元、操作系統、網路協議、應用程序等在內的全鏈條自主可控的物聯網產業鏈。重點加快物聯網感知晶元核心技術的研發和攻關，加強數模轉換技術研究，提高晶元採集精準度和應用穩定性，研發能夠滿足市場實際應用需求的高性價比物聯網感知晶元。加快研發具有自主知識產權的通用、節電、微型物聯網操作系統，豐富操作系統網路和應用介面，提高操作系統穩定性。加快研發具有自主知識產權的物聯網組網和通信傳輸協議，加強協議安全保障，提高物聯網組網的穩定性和通信傳輸效率。創新基於通用操作系統的物聯網應用發展模式，拓展物聯網應用場景，整合物聯網應用開發者，構建物聯網產業生態圈。加強物聯網安全監管。完善物聯網安全監管制度，建立起貫穿物聯網產品研發、接入組網、數據採集傳輸、平台運營等全鏈條的安全管理制度，確保各環節安全風險可控。建立重點領域物聯網接入產品的安全評測和等級認證制度，重點加強能源、電力、水利、軌道、石化、冶金等重要工業控制系統以及國防、金融、電信、安防、醫療健康領域物聯網應用操作系統、組網協議、應用軟體的安全性測試和評估，確保連接、組網、配置、設備選擇與升級、數據和應急管理等方面的安全可控。順應物聯網安全發展態勢，建立物聯網安全態勢在線監測應急管理平台，推進物聯網治理的網路化、平台化和智能化。加強物聯網應用領域大數據開發和應用。加強物聯網在產業研發設計、生產製造、物流運輸、售後服務等各領域深度應用，促進數據採集和挖掘，推動產業組織和運行模式創新，培育新型信息服務業態。加強物聯網在政府社會管理、公共服務、市場監管、宏觀調控等領域的深度應用，推進實時感知和在線監測，推動數據決策，提高政府社會治理的預判和研判能力，促進國家治理能力和治理體系現代化。加強物聯網在民生服務領域的深度應用，加強民生數據採集，優化配置民生服務資源，提升民生保障便民、利民和惠民水平。加強大數據技術在物聯網網路安全態勢感知中的應用，提高對物聯網網路安全態勢感知能力，確保物聯網安全可管可控。

㈡ 網路安全態勢感知平台總體功能除了平台安全功能及平台介面,還有哪些

網路安全態勢感知平台是一個用於實時監控、分析和預警網路安全威脅的綜合性系統。除了平台安全功能和平台介面，網路安全態勢感知平台還包括以下總體功能：

1. 數據採集與整合：平台需要從各種來源收集大量網路安全數據，包括但不限於網路流量、系統日誌、威脅情報、漏洞信息等。數據採集模塊負責實時監控這些數據源，並將數據整合到統一的數據存儲中心。

2. 數據分析與處理：平台需要對收集到的數據進行深入分析，以識別潛在的安全威脅和漏洞。分析模塊通常包括基於規則的引擎、機器學習演算法、沙箱技術等，以識別惡意行為、異常流量或未知威脅。

3. 威脅評估與情報共享：平台需要評估識別到的威脅的等級和影響，以便優先處理。此外，平台還需要將威脅情報與其他安全組織共享，以提高整個行業的安全防護能力。

4. 可視化與報表：平台需要提供可視化工具和報表功能，以便用戶直觀地了解網路安全狀況。可視化模塊可以包括實時態勢地圖、統計圖表、儀錶板等，方便用戶查看和分析安全事件。

5. 預警與響應：平台需要實時旦攜監控安全事件，對高風險威脅進行預警，並提供自動化或人工響應措施。響應模塊可以包括生成告警信息、阻斷惡意流量、隔離受影響系統等功能。

6. 合規與審計：平台需要提供合規和審計功能，以確保企業遵守相關的法規和政策。審計模塊可以包括日誌管理、配置審查、合規報告等，幫助企業滿足監管要求。

7. 系統管理與維護：平台需要具備系統管理和模薯伏維護功能，以確保平台的穩定運行。管理模塊可以包括用戶權手岩限管理、系統配置、軟體更新、故障排查等功能。

這些功能共同支持網路安全態勢感知平台的有效運行，幫助企業及時發現並應對網路安全威脅。

㈢ 態勢感知技術盤點，安全態勢感知與管控平台評測

眾所周知，態勢感知的「前世」是應用在軍事領域的。而時至今日，態勢感知卻已然是網路安全的基本和基礎性工作，是在實現安全態勢「理解」和「預測」之前的重要階段。

現階段，為應對網路安全挑戰，彌補傳統防禦手段的不足，大多企業都在逐步構建一套網路安全分析及管控平台，用以整合企業信息安全的事件響應、技術平台、管理流程，實現總部、分支范圍內安全風險的集中監控、安全事件的集中處置、安全策略的合規檢查以及安全態勢的統一展示，將信息安全管理和技術進行有機結合，完善提升企業的的信息安全保障體系 。

本次我們挑選的產品是來自南京聚銘網路的安全態勢感知與管控平台。據悉，該平台是由聚銘網路自主開發的基於大數據技術的安全態勢感知與管控平台，可以統一採集各類結構化和非結構化的數據，包括各類設備、應用日誌以及網路流量和各種脆弱性，通過實時分析、離線分析、關聯分析、統計分析、機器學習、規則庫、專家經驗庫以及強大的安全情報源碰撞進行多方位風險分析。

現在，就讓我們具體操作體驗下，一探究竟。

平台概覽

首先，我們通過賬號信息登錄進入這款產品的界面。

我們可以看到，在這款產品的首頁界面上左邊是一個整體安全態勢感知概覽模塊，然後是從南北向東西向三個方向的 威脅和風險訪問的大屏展現，還有脆弱性、違規行為的態勢展現大屏。中間還有一個動態3D的全球威脅態勢感知，動態展現全球 的情況，畫面看上去十分有科技感。

整體環顧下來，產品的界面給我們的感覺就是風格比較簡約明了，內容上基本體現了安全的整體情況，畫面上所羅列的功能也很全面，符合市場上各企業對於態感產品的需求，產品放在企業的安全監控大屏上將會有很好的視覺效果。整體環顧下來，產品的界面給我們的感覺就是風格比較簡約明了，內容上基本體現了安全的整體情況，畫面上所羅列的功能也很全面，符合市場上各企業對於態感產品的需求，產品放在企業的安全監控大屏上將會有很好的視覺效果。

數據採集

首先我們來看下數據採集情況，目前我們的採集數據量大概每秒有近6000條數據，算下來一天就會有5億條的數據量，還是挺恐怖的。從界面操作查詢來看，感覺也非常流暢，沒有感覺到卡頓不適的現象，這個在做溯源查詢的時候就會非常方便了。另外，這個產品採集數據的兼容能力也是比較亮眼，能支持近500種類型第三方設備日誌的接入和處理，這點相當不錯。

現在我們可以看到採集的數據都在這里，看起來的確如同之前對廠家的了解一樣，他們這款態感產品的數據採集能力相對其他平台而言，在採集的廣度和深度上更為全面一些，一般我們接觸的此類產品主要是通過流量維度來進行分析，很少有能有同時內置流量、日誌、漏洞掃描和配置合規檢測能力的，這一點確實是在我們接觸的同類產品中很少見，值得誇贊一番，說明這家廠商至少在態勢感知這一塊考慮的點是相當全面的。

接下來我們就看看，對於採集到的這么多類型的數據，這款態感產品又分析的怎麼樣，能不能實現精準的分析呢？

風險分析

從失陷分析維度的場景來看，通過查看分析的過程和數據情況，對伺服器日誌、安全設備日誌、流量分析等數據綜合分析的結果，展現了設備整個安全生命周期的過程，另外也從漏掃維度佐證了此問題的發現。

我們可以看到，產品呈現的分析的結果還是比較准確全面的，充分利用了現有安全建設的資源，又結合了產品本身的分析能力和威脅情報能力，較全面展現了企業和設備風險情況。從這一點看來，這款由聚銘網路廠商打造的態感產品，是完全可以符合企業態勢感知建設需求的。

今天，我們對於這款態感產品的測試也就先到這里，除了採集和分析能力外，其他的合規審計、基線檢查等功能就不再一一介紹。

總結

總體上來講，這款態勢感知與管控平台是完全可以滿足企業對於態感平台建設的基本需求的。這款態感產品能完成網路安全分析及管控平台框架的搭建，對總部、分支、專業安全系統重要數據進行接入，實現總部-分支范圍內安全風險的集中監控、安全事件的集中處置、安全態勢的統一展示，而且不用再做任何額外的開發。

值得一提的是，根據我們對廠商的側面了解，他們使用的是「騰訊+聚銘」的雙情報庫模式，在各類威脅檢測方面非常全面精準，這一點也在我們本次評測中和其他同類產品對比測試中也得到了驗證。

另外，不足的地方可能就是在產品界面操作上引導性還有改進空間，產品經理請拿小本本記下來。

綜合而言，這款產品無論是在日誌、流量等數據採集方面的廣度和深度，還是分析能力以及和情報庫的結合等方面的核心能力上，在我們以往測評產品中都可以算是相當突出的。

以上就是本次評測的所有內容，僅供業界同仁參考，今天的內容就到這里，更多安全產品體驗我們後期再見。

㈣ 網路安全態勢感知做的好的有哪幾家

目前國內廠商做網路安全態勢感知比較大而全的有這么幾家深信服、天融信、奇安信、啟明星辰；但是態勢感知這個產品重點在於交付層面而非標准版產品所能解決的（標准版無法解決用戶的各種細節要求，風險探針各家的又不兼容）。所以綜合還是要看各個廠商在當地的服務能力。

㈤ 奇安信公司怎麼樣

奇安信在大數據與安全情報技術、終端安全防護技術、安全攻防對策技術、安全運營與應急響應等領域取得了許多具有壓倒性優勢的戰略性技術成果。公司研發的網路安全態勢感知系統，具有最高水平，廣泛應用於公安、網路信息等行業監管和中央企業、部委運營監管，被有關部門選定為網路安全應急指揮技術系統。在2017年5月12日爆發的“永恆之藍”勒索軟體事件中，網路安全態勢感知系統也在公安、網路信息等領導部門指導國家應急響應中發揮了重要作用。

2018年，奇安信與科技園區發展促進中心達成戰略合作關系，奇安信在科技園區內建立了面向大數據和雲計算的安全產業技術園區，該園區將匯集一系列安全服務、安全研發平台和大數據安全保障服務，並以此為基礎。

㈥ 網路信息安全的威脅有哪些

信息安全三個不發生：

1、確保不發生大面積信息系統故障停運事故。

2、確保不發生惡性信息泄露事故。

3、確保不發生信息外網網站被惡意篡改事故。

網路環境中信息安全威脅有：

1、假冒：是指不合法的用戶侵入到系統，通過輸入賬號等信息冒充合法用戶從而竊取信息的行為；

2、身份竊取：是指合法用戶在正常通信過程中被其他非法用戶攔截；

3、數據竊取旁伍念：指非法用戶截獲通信網路的數據；

4、否認：指通信方在參加某次活動後卻不承認自己參與了；

5、拒絕服務：指合法用戶在提出正當的申請時，遭到了拒絕或者延遲服務；

6、錯誤路由；

7、非授權訪問。

提高信息安全防範能力的措施

加強網路安全基礎設施建設，推進網路安全態勢感知和應急處置平台建設，提升網路安全態勢感知能力，構建統一指揮、反應靈敏、協調有序、運轉高效的應急指揮體系。加強專業化、社會化相結合的網路安運困全專家隊伍和技術支撐隊伍建設。

落實橘猜好國家科技和產業政策，研究制定新形勢下適應信息技術產業發展新特點的政策措施，引導安天、安信與誠等企業網路安全核心技術研發和成果轉化，支持科研機構和企業積極承接國家重大信息技術核心技術研發，推動以「大智移雲」為核心的網路信息技術產業快速發展。

㈦ 計算機網路畢業論文什麼題目好寫

計算機網路可以寫相關的論文，比如學校網路組建。當時也不懂，還是寢室同學給的文方網，寫的《網路安全風險評估關鍵技術研究》，非常專業的說

網路安全態勢感知模型研究與系統實現
高校網路安全存在的問題與對策研究
基於節點信譽的無線感測器網路安全關鍵技術研究
網路安全事件關聯分析與態勢評測技術研究
基於博弈論的無線感測器網路安全若干關鍵問題研究
基於流的大規模網路安全態勢感知關鍵技術研究
網路安全態勢評估與趨勢感知的分析研究
LINUX環境下的防火牆網路安全設計與實現
21世紀初美國網路安全戰略探析
奧巴馬政府的網路安全戰略研究
基於工作過程的《計算機網路安全》一體化課程開發及實施研究
面向多級安全的網路安全通信模型及其關鍵技術研究
基於攻擊圖的網路安全風險評估技術研究
網路安全公司商業模式研究
網路安全評估研究
基於異構感測器的網路安全態勢感知若干關鍵技術研究
基於融合決策的網路安全態勢感知技術研究
網路安全態勢評估模型研究

㈧ 信息安全的畢業設計該選什麼題目

如下：

網路安全協議的形式化自動驗證優化研究

基於大數據的工控網路態勢感知技術研究與應用

基於隨機森林的工控網路安全態勢要素提取方法研究

基於主機日誌的惡意登錄異常檢測方法研究

融合社交網路威脅的攻擊圖生成方法研究

基於卷積神經網路的網路安全態勢感知研究

基於lstm的電商平台對消費者消費數據信息的保護演算法

基於卷積神經網路的網路入侵檢測演算法設計與實現

面向網路攻擊行為的可視分析研究

基於貝葉斯網路和支持向量機的網路安全態勢評估和預測方法研究

基於DBN與ELM演算法的入侵檢測研究

基於自動編碼器的入侵檢測系統研究與實現

基於機器學習的網路安全態勢感知模型研究與實現

基於Java EE的遠程安全評估系統的設計與實現

基於文本特徵及DNS查詢特徵的非常規域名檢測

面向防火牆漏洞的動態分析方法

異構無線網路能效和安全優化研究

連續時間Markov工業互聯網安全性測度方法研究

基於改進的TWSVM工業控制系統入侵檢測方法研究

基於改進深度森林的入侵檢測方法研究

㈨ 人工智慧在網路安全領域的應用有哪些

近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術。一般來說，AI主要應用於網路安全入侵檢測、惡意軟體檢測、態勢分析等領域。

1、人工智慧在網路安全領域的應用——在網路入侵檢測中。

入侵檢測技術利用各種手段收集、過濾、處理網路異常流量等數據，並為用戶自動生成安全報告，如DDoS檢測、僵屍網路檢測等。目前，神經網路、分布式代理系統和專家系統都是重要的人工智慧入侵檢測技術。2016年4月，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室(CSAIL)與人工智慧初創企業PatternEx聯合開發了基於人工智慧的網路安全平台AI2。通過分析挖掘360億條安全相關數據，AI2能夠准確預測、檢測和防範85%的網路攻擊。其他專注於該領域的初創企業包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智慧在網路安全領域的應用——預測惡意軟體防禦。

預測惡意軟體防禦使用機器學習和統計模型來發現惡意軟體家族的特徵，預測進化方向，並提前防禦。目前，隨著惡意病毒的增多和勒索軟體的突然出現，企業對惡意軟體的保護需求日益迫切，市場上出現了大量應用人工智慧技術的產品和系統。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，這是一款由人工智慧驅動的“Cognition”殺毒系統，可以准確地檢測和刪除惡意文件，保護網路免受未知的網路安全威脅。在2017年2月舉行的RSA2017大會上，國內外專家就人工智慧在下一代防病毒領域的應用進行了熱烈討論。預測惡意軟體防禦的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智慧在網路安全領域的應用——在動態感知網路安全方面。

網路安全態勢感知技術利用數據融合、數據挖掘、智能分析和可視化技術，直觀地顯示和預測網路安全態勢，為網路安全預警和防護提供保障，在不斷自我學習的過程中提高系統的防禦水平。美國公司Invincea開發了基於人工智慧的旗艦產品X，以檢測未知的威脅，而英國公司Darktrace開發了一種企業安全免疫系統。國內偉達安防展示了自主研發的“智能動態防禦”技術，以及“人工智慧”與“動態防禦”六大“魔法”系列產品的整合。其他參與此類研究的初創企業包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智慧應用場景被廣泛應用於網路安全運行管理、網路系統安全風險自評估、物聯網安全問題等方面。一些公司正在使用人工智慧技術來應對物聯網安全挑戰，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智慧在網路安全領域的應用是什麼?這個領域才是最關鍵的》，近年來，在網路安全防禦中出現了多智能體系統、神經網路、專家系統、機器學習等人工智慧技術，如果你想知道更多的人工智慧安全的發展，可以點擊本站其他文章進行學習。