随着互联网的发展，网络安全问题变得越来越重要，随之而来的网络威胁也越来越多样化。为了应对这些威胁，人们需要不断地研发新的安全系统，以提高网络安全的保障性能。在这样的背景下，网络安全态势感知系统应运而生，成为当今更先进的防御网络威胁的系统之一。
网络安全态势感知系统是通过对网络流量和各种事件的实时监控，以及对威胁的检测和分析等方式来保护网络安全的。这种系统的出现，为网络安全提供了一种全新的解决方案。其主要功能是实时监控网络的各种流量，包括数据包、请求等等，对这些流量进行实时分析，并及时发现异常情况。同时，网络安全态势感知系统能够识别各种网络威胁，包括黑客攻击、病毒入侵、网络钓鱼等，从而提供实时的安全预警，为网络安全提供更加全面的保障。
在保护网络安全的过程中，网络安全态势感知系统具有不可忽视的优点。在监控网络流量方面，网络安全态势感知系统可以实现对所有流量的监控，以保证完整的覆盖范围。此外，这种系统还能够实现对所有流量的数据分析，以识别和确定潜在的安全威胁，从而能够及时采取措施，解决潜在的安全危机。在对威胁的检测和分析方面，网络安全态势感知系统可以通过对不同类型的事件进行识别，提前预测未来的威胁，并采取相应的措施应对这些威胁。在提供实时安全预警方面，这种系统能够及时向管理员报告异常的安全事件，并向相关部门发送安全消息，帮助管理员及早解决潜在的安全威胁。
网络安全态势感知系统在现代网络安全中的应用也非常广泛。它们被广泛应用于大型企业、金融机构、机构等领域。在金融领域，这种系统可以对金融交易流量的监控，防止黑客攻击和安全漏洞的利用。在机构领域，这种系统可以对机构的政策、信息资源等进行安全监控，从而有效保护机构的信息资产安全。此外，这种系统还可以被应用于医疗、零售、物流等场景中，以保证各领域的网络安全，为业务发展提供更佳的保障。
网络安全态势感知系统是一种用于维护网络安全的先进系统。它能够实现对网络流量和各种事件的实时监控，识别各种威胁，并及时发出预警，为网络安全提供全方位的保障。与此同时，网络安全态势感知系统还可以应用于多种场景，为各行各业的网络安全保驾护航。未来，相信网络安全态势感知系统的发展方向将更加广泛，并在各个领域对我们的网络安全做出更大的贡献。
相关问题拓展阅读：
- 基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法
- 态势感知的主要功能
基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法
论文：文志诚,陈志刚.基于隐马尔可夫模型的网络安全态势预测方法.中南大学学报(自然科学版),2023,46(10):.
摘要
为了给网络管理员制定决策和防御措施提供可靠的依据，通过考察网络安全态势变化特点，提出构建隐马 尔可夫预测模型。利用时间序列分析方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系，当安全态势处于亚状态或偏离 正常状态时，采用安全态势预测机制，分析其变化规律，预测系统的安全态势变化趋势。最后利用仿真数据，对 所提出的网络安全态势预测算法进行验证。访真结果验证了该方法的正确性。
隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。如果要利用隐马尔可夫模型，模型的状态和观测应该事先给出。
举个例子：有个孩子叫小明，小明每天早起上学晚上放学。假设小明在学校里的状态有三种，分别是丢钱了，捡钱了，和没丢没捡钱，我们记作{q0,q1,q2}。
那么对于如何确定他的丢钱状态？如果小明丢钱了，那他今天应该心情不好，如果捡钱了，他回来肯定心情好，如果没丢没捡，那他肯定心情平淡。我们将他的心情状态记作{v0,v1v2}。我们这里观测了小明一周的心情状态，心情状态序列是{v0,v0,v1,v1,v2,v0,v1}。那么小明这一周的丢捡钱状态是什么呢？这里引入隐马尔科夫模型。
隐马尔科夫模型的形式定义如下：
一个HMM模型可以由状态转移矩阵A、观测概率矩阵B、以及初始状态概率π确定，因此一个HMM模型可以表示察脊为λ(A,B,π)。
利用隐马尔可夫模型时，通常涉及三个问题，分别是：
后面的计算啥的和马尔科夫差不多我就不写了。。。。。。
2.1网络安全态势
在网络态势方面，国内外相关研究多见于军事战 场的态势获取，网络安全领域的态势获取研究尚处于 起步阶段，还未有普遍认可的解决方法。张海霞等 提出了一种计算综合威胁值的网络安全分级量化方 法。该方法生成的态势值满足越危险的网络实体，威 胁值越高。本文定义网络安全态势由网络基础运行性 (runnability)、网络脆弱性(vulnerability)和网络威胁性 (threat)三维组成，从 3 个不同的维度(或称作分量)以 直观的形式向用户展示整个网络当前安全态势 SA=( runnability, vulnerability, threat)。每个维度可通过 网络安全态势感知，从网络上各运行组件经信息融合 而得到量化分级。为了方便计算实验与降低复杂度， 本文中，安全态势每个维度取“高、中、差”或“1，2， 3”共 3 个等级取值。本文主要进行网络安全态势预测
2.2构建预测模型
隐马尔可夫模型易解决一类对于给定的观测符号序列，预测新的观测符号序列出现概率的基本问题。 隐马答睁尔可夫模型是一个关于可观测变量O与隐藏变量 S 之间关系的随机过程，与安全态势系统的内部状态 (隐状态)及外部状态(可观测状态)相比，具有很大的相 似性，因此，利用隐马尔可夫模型能很好地分析网络 安全态势问题。本文利用隐马尔可夫的时间序列分析 方法刻画不同时刻安全态势的前后依赖关系。
已知 T 时刻网络安全态势，预测 T+1，T+2，⋯， T+n 时刻可能的网络安全态势。以网络安全态势的网络基础运行性(runnability)、网络脆弱性(vulnerability) 和网络威胁性(threat)三维组成隐马尔可夫模型的外在表现特征，即可观测状态或外部状态，它们分别具有 “高、中、差” 或“1， 2，3”取值，则安全态势共有 33=27 种外部组合状态。模型的内部状态(隐状态)为安全态 势 SA的“高、中高、中、中差、差”取值。注意：在本 文中外部特征的 3 个维度，每个维度清没岁三等取值，而内部 状态 SA为五等取值。模型示例如图 1 所示。
网络安全态势SA一般以某个概率aij在“高、中高、 中、中差、差”这 5 个状态之间相互转换，从一个状态 向另一个状态迁移，这些状态称为内部状态或隐状态， 外界无法监测到。然而，可以通过监测工具监测到安 全态势外在的表现特征，如网络基础运行性 (runnability)、网络脆弱性(vulnerability)和网络威胁性 (threat)三维。监测到的这些参数值组合一个整体可以 认为是一个可观测状态(外部状态，此观测状态由 L 个 分量构成，是 1 个向量)。图 1 中，设状态 1 为安全态 势“高”状态，状态 5 为安全态势“差”状态。在实际应 用中，根据具体情况可自行设定，本文取安全态势每 维外在表现特征 L=3，则有 27 种安全态势可观测外部 状态，而其内部状态(隐状态)N 共为 5 种。
定义 1：
设网络安全态势 SA内部隐状态可表示为S1，S2，⋯，S5，则网络安全态势将在这 5 个隐状态之 间以某个概率 aij自由转移，其中 0≤aij≤1。
定义 2：
网络安全态势 SA外在表现特征可用 L 个 随机变量 xi(1≤i≤L, 本处 L=3)表示，令 v=(x1， x2，⋯， xL)构成 1 个 L 维随机变量 v；在时刻 I，1 次具体观测 oi的观测值表示为 vi，则经过 T 个时刻对 v 观测得到 1 个安全态势状态观测序列 O={o1，o2，⋯，oT}。
本文基本思路是：建立相应的隐马尔可夫模型， 收集内、外部状态总数训练隐马尔可夫模型；当网络安全态势异常时，通过监测器收集网络外在表现特征数据，利用已训练好 HMM 的模型对网络安全态势进行预测，为管理员提供决策服务。
基本步骤如下：首先，按引理 1 赋 给隐马尔可夫模型 λ=(π，A，B)这 3 个参数的先验值； 其次，按照一定规则随机采集样本训练 HMM 模型直 至收敛，获得 3 个参数的近似值；最后，由一组网络 安全态势样本观测序列预测下一阶段态势。
本实验采集一组 10 个观测样本数据为：
，，，
， ，，
，，和。
态势感知的主要功能
态势感知的主要功能如下：
态势感知（Situation Awareness，SA）”严格说并不是一个新名词。早在20世纪80年代，美国空军就提出了态势感知的概念，覆盖感知（感觉）、理解和预测三个层次。90年代，态势感知的概念开始被逐渐被接受；
并随着网络的兴起而升级为“网络态势感知（Cyberspace Situation Awareness，CSA）”，是指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、显示以及最近发展趋势的顺延性预测，而最终的目的是要进行决策与行动。
随着网络安全重要性的凸显，态势感知开始在网络安全领域展露头角。2023年，美国白宫在公布的网络空间安全战略文件中明确提出要构建态势感知能力，并梳理出具备态势感知能力和职责的国家级网络安全中心或橡伏族机构。
包含了国家网络安全中心（NCSC）、情报部门、司法与反间谍部门、US-CERT、网络作战部门的网络安全中心（Cybersecurity Center）等，覆盖了国家安全、情报、司法梁弊、公私合作等厅坦各个领域。
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