网络安全动态感知

① 态势感知探针是什么

态势感知探针大规模系统环境中，对能够引起系统状态发生变化的安全要素进行获取、理解、显示以及预测未来的发展趋势。

态势感知探针的作用：

联合作战、网络中心战的提出,推动了态势感知的产生和不断发展,作为实现态势感知的重要平台和物质基础,态势图对数据和信息复杂的需求和特性构成了突出的大数据问题。

最后对关键数据和信息处理技术进行了研究.该研究对于“大数据”在军事信息处理和数据化决策等领域的研究具有重要探索价值。

随着计算机和通信技术的迅速发展， 计算机网络的应用越来越广泛， 其规模越来越庞大， 多层面的网络安全威胁和安全风险也在不断增加， 网络病毒、 Dos/DDos攻击等构成的威胁和损失越来越大， 网络攻击行为向着分布化、 规模化、 复杂化等趋势发展。

网络安全态势感知技术能够综合各方面的安全因素， 从整体上动态反映网络安全状况， 并对网络安全的发展趋势进行预测和预警。 大数据技术特有的海量存储、 并行计算、 高效查询等特点。

为大规模网络安全态势感知技术的突破创造了机遇， 借助大数据分析， 对成千上万的网络日志等信息进行自动分析处理与深度挖掘， 对网络的安全状态进行分析评价， 感知网络中的异常事件与整体安全态势。

② 现在的网络安全问题很多，态势感知可以保障网络安全吗

态势感知可以对保障网络安全起到很好的监测并提早预防的作用，都是仅凭态势感知还远远不够，还需要很多网络安全技术和管理措施，如密码加密技术、身份认证、访问控制等

③ 人工智能在网络安全领域的应用有哪些

近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术。一般来说，AI主要应用于网络安全入侵检测、恶意软件检测、态势分析等领域。

1、人工智能在网络安全领域的应用——在网络入侵检测中。

入侵检测技术利用各种手段收集、过滤、处理网络异常流量等数据，并为用户自动生成安全报告，如DDoS检测、僵尸网络检测等。目前，神经网络、分布式代理系统和专家系统都是重要的人工智能入侵检测技术。2016年4月，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与人工智能初创企业PatternEx联合开发了基于人工智能的网络安全平台AI2。通过分析挖掘360亿条安全相关数据，AI2能够准确预测、检测和防范85%的网络攻击。其他专注于该领域的初创企业包括Vectra Networks、DarkTrace、Exabeam、CyberX和BluVector。

2、人工智能在网络安全领域的应用——预测恶意软件防御。

预测恶意软件防御使用机器学习和统计模型来发现恶意软件家族的特征，预测进化方向，并提前防御。目前，随着恶意病毒的增多和勒索软件的突然出现，企业对恶意软件的保护需求日益迫切，市场上出现了大量应用人工智能技术的产品和系统。2016年9月，安全公司SparkCognition推出了DeepArmor，这是一款由人工智能驱动的“Cognition”杀毒系统，可以准确地检测和删除恶意文件，保护网络免受未知的网络安全威胁。在2017年2月举行的RSA2017大会上，国内外专家就人工智能在下一代防病毒领域的应用进行了热烈讨论。预测恶意软件防御的公司包括SparkCognition、Cylance、Deep Instinct和Invincea。

3、人工智能在网络安全领域的应用——在动态感知网络安全方面。

网络安全态势感知技术利用数据融合、数据挖掘、智能分析和可视化技术，直观地显示和预测网络安全态势，为网络安全预警和防护提供保障，在不断自我学习的过程中提高系统的防御水平。美国公司Invincea开发了基于人工智能的旗舰产品X，以检测未知的威胁，而英国公司Darktrace开发了一种企业安全免疫系统。国内伟达安防展示了自主研发的“智能动态防御”技术，以及“人工智能”与“动态防御”六大“魔法”系列产品的整合。其他参与此类研究的初创企业包括LogRhythm、SecBI、Avata Intelligence等。

此外，人工智能应用场景被广泛应用于网络安全运行管理、网络系统安全风险自评估、物联网安全问题等方面。一些公司正在使用人工智能技术来应对物联网安全挑战，包括CyberX、network security、PFP、Dojo-Labs等。

以上就是《人工智能在网络安全领域的应用是什么?这个领域才是最关键的》，近年来，在网络安全防御中出现了多智能体系统、神经网络、专家系统、机器学习等人工智能技术，如果你想知道更多的人工智能安全的发展，可以点击本站其他文章进行学习。

④ 网络安全态势感知做的好的有哪几家

目前国内厂商做网络安全态势感知比较大而全的有这么几家深信服、天融信、奇安信、启明星辰；但是态势感知这个产品重点在于交付层面而非标准版产品所能解决的（标准版无法解决用户的各种细节要求，风险探针各家的又不兼容）。所以综合还是要看各个厂商在当地的服务能力。

⑤ 什么是网络安全态势感知

在大规模网络环境中，对能够引起网络态势发生变化的安全要素进行获取、理解、显示并据此预测未来的网络安全发展趋势。简而言之就是根据网络安全数据，预测未来网络安全的趋势。

⑥ 网络传销监测治理基地中的“网络安全态势感知系统”真的有用吗

通过深度线索分析报告，腾讯的“网络安全态势感知系统”破获多起诈骗，传销案件中发挥了积极作用。你说有用吗？

⑦ 全国人大表决通过《网络安全法》 网络安全法解决哪些重要问题

《网络安全法》共计七十多条，对网络安全各方面事项行了规定。从宏观来看，本法的出台将解决长期困扰网络安全工作的一些基础性问题。

(一)明确了网络安全工作的内涵

(二)明确了网络安全的工作体制

(三)明确了网络安全工作的重点

上述规定体现了网络安全工作整体动态的理念，反映了网络安全为人民、网络安全靠人民的思想，也体现了技术、产业、人才等在网络安全工作中的重要地位。

另外弥补了我国参与国际网络安全治理的短板。我国的网络安全法制化水平和西方发达国家相比还较为落后，限制了我国与其他国家的网络安全合作和参与国际网络空间安全治理。很多国家的政府和行业组织在评估网络安全状况时，都明确指出中国缺乏明确的法律规定和保护能力，因此都不愿意和中国政策对等合作交流，限制中国代表参与相关的规则制定。

⑧ 网络安全等级保护2.0什么时候实施，相比1.0有哪些变化

以下资料来源等保测评机构——时代新威官网。如还有更多疑问请官网查看。

等保2.0相比1.0主要有四大方面的变化：

（1） 名称上的变化

名称上由“信息系统安全等级保护”转变为“网络安全等级保护”。

（2） 法律效力不同

《网络安全法》第21条规定“国家实行网络安全等级保护制度，要求网络运营者应当按照网络安全等级保护制度要求，履行安全保护义务”。落实网络安全等级保护制度上升为法律义务。

（3）保护对象有扩展

等保1.0主要是信息系统。而等保2.0将网络基础设施（广电网、电信网、专用通信网络等）、云计算平台/系统、采用移动互联技术的系统、物联网、工业控制系统等纳入到等级保护对象范围中。

（4） 控制措施分类不同

等保1.0按照技术和管理各5个方面的要求进行分类，技术要求分为物理安全、网络安全、主机安全、应用安全、数据安全及备份恢复，管理要求分为安全管理制度、安全管理机构、人员安全管理、系统建设管理和系统运维管理。

等保2.0则有很大的变化。技术要求分为安全物理环境、安全通信网络、安全区域边界、安全计算环境、安全管理中心，管理要求分为安全管理制度、安全管理机构、安全人员管理、安全建设管理和安全运维管理。此外，等保2.0基本要求、测评要求、安全设计技术要求框架保持了一致性，即“一个中心，三重防护”。

（5） 内容进行了扩充

等保1.0有五个规定性动作，包括定级、备案、建设整改、等级测评和监督检查。而等保2.0除了定级、备案、建设整改、等级测评和监督检查之外，增加了风险评估、安全监测、通报预警、案事件调查、数据防护、灾难备份、应急处置等。

⑨ 大数据与大规模网络安全感知技术初探

大数据与大规模网络安全感知技术初探
快速发展的互联网技术不断地改变人们的生活方式，然而，多层面的安全威胁和安全风险也不断出现。对于一个大型网络，在网络安全层面，除了访问控制、入侵检测、身份识别等基础技术手段，需要安全运维和管理人员能够及时感知网络中的异常事件与整体安全态势。对于安全运维人员来说，如何从成千上万的安全事件和日志中找到最有价值、最需要处理和解决的安全问题，从而保障网络的安全状态，是他们最关心也是最需要解决的问题。与此同时，对于安全管理者和高层管理者而言，如何描述当前网络安全的整体状况，如何预测和判断风险发展的趋势，如何指导下一步安全建设与规划，则是一道持久的难题。
随着大数据技术的成熟、应用与推广，网络安全态势感知技术有了新的发展方向，大数据技术特有的海量存储、并行计算、高效查询等特点，为大规模网络安全态势感知的关键技术创造了突破的机遇。本文将对大规模网络环境下的安全态势感知、大数据技术在安全感知方面的促进做一些探讨。
对于一个大规模的网络而言，面临的风险也是巨大的，可分为广度风险和深度风险。从广度上讲，以中国移动的CMNET网络为例，所辖IP地址超过3000万个，提供对外服务的网站数千个，规模大、节点类型丰富多样，伴随其中的安全问题随网络节点数量的增加呈指数级上升。从深度上讲，下一代移动互联网安全威胁主要表现在传统攻击依然存在且手段多样、APT（高级持续性威胁）攻击逐渐增多且造成的损失不断增大。而攻击者的工具和手段呈现平台化、集成化和自动化的特点，具有更强的隐蔽性、更长的攻击与潜伏时间、更加明确和特定的攻击目标。以上造成了下一代安全威胁具有更强的杀伤能力与逃避能力。结合广度风险与深度风险来看，大规模网络所引发的安全保障的复杂度激增，主要面临的问题包括：安全数据量巨大；安全事件被割裂，从而难以感知；安全的整体状况无法描述。
网络安全感知能力具体可分为资产感知、脆弱性感知、安全事件感知和异常行为感知4个方面。资产感知是指自动化快速发现和收集大规模网络资产的分布情况、更新情况、属性等信息；脆弱性感知则包括3个层面的脆弱性感知能力：不可见、可见、可利用；安全事件感知是指能够确定安全事件发生的时间、地点、人物、起因、经过和结果；异常行为感知是指通过异常行为判定风险，以弥补对不可见脆弱性、未知安全事件发现的不足，主要面向的是感知未知的攻击。
一个相对完整的网络安全感知的能力模型与架构设计如下图所示：
随着Hadoop、NoSQL等技术的兴起，BigData大数据的应用逐渐增多和成熟，而大数据自身拥有Velocity快速处理、Volume大数据量存储、Variety支持多类数据格式三大特性。大数据的这些天生特性，恰巧可以用于大规模网络的安全感知。首先，多类数据格式可以使网络安全感知获取更多类型的日志数据，包括网络与安全设备的日志、网络运行情况信息、业务与应用的日志记录等；其次，大数据量存储与快速处理为高速网络流量的深度安全分析提供了技术支持，可以为高智能模型算法提供计算资源；最后，在异常行为的识别过程中，核心是对正常业务行为与异常攻击行为之间的未识别行为进行离群度分析，大数据使得在分析过程中采用更小的匹配颗粒与更长的匹配时间成为可能。
中国移动自2010年起在云计算和大数据方面就开始了积极探索。中国移动的“大云”系统目前已实现了分布式海量数据仓库、分布式计算框架、云存储系统、弹性计算系统、并行数据挖掘工具等关键功能。在“大云”系统的基础上，中国移动的网络安全感知也具备了一定的技术积累，进行了大规模网络安全感知和防御体系的技术研究，在利用云平台进行脆弱性发现方面的智能型任务调度算法、主机和网络异常行为发现模式等关键技术上均有突破，在安全运维中取得了一些显着的效果。
大数据的出现，扩展了计算和存储资源，提供了基础平台和大数据量处理的技术支撑，为安全态势的分析、预测创造了无限可能。