教育系统网络安全形势严峻,如何防范?
随着信息化发展的不断深入,教育系统越来越广泛地应用互联网技术,网络安全形势愈发严峻。网络攻击和网络病毒的数量不断增加,信息泄露和隐私泄露事件屡见不鲜,给学生和师生的信息安全造成了极大的威胁。为了有效保护数据安全、网络安全,教育机构必须采取一系列措施进行防范。
一、全面加强网络安全管理
网络安全管理应包括从技术、管理和人员三个方面。技术方面主要是防火墙、入侵检测、数据加密等技术手段的应用,以保障网络系统的完整性和安全性;管理方面主要是加强对信息安全的管理,制定详细的安全管理规定和流程,建立排查隐患的制度和流程等;人员方面主要是加强管理干部、系统管理员和教职员工的安全意识,强化安全意识教育和培训。
二、建立网络红线和应急预案
建立网络红线是指建立教育网络环境中禁止某些违禁内容的范围,通过开展全面的网络安全风险评估,制定针对各种攻击和泄漏的应急预案,及时发现和解决网络安全事件,减少对学生和师生的影响。教育机构应随时关注网络安全风险,并对可能出现的安全事故进行及时汇报和处理。
三、加强网络审计、监测
针对教育系统网络安全形势严峻的现实,加强网络审计和监控是非常必要的。 通过自动化日志分析、人工监测和管理检查等手段,及时发现异常行为和风险点,尽早排查和消除安全风险。
四、加强网络安全教育和培训
提高教育机构网络安全意识是保障安全的重要保障。网络安全意识教育应针对不同层次和不同对象进行,对师生和管理人员进行不同形式的网络安全教育和培训。对学生进行网络安全课程培训,让学生了解各种病毒、木马、钓鱼网站等网络攻击方式,并掌握处理技能;对管理人员进行专业技能培训,包括漏洞排查、数据备份、应急响应等等。
教育系统网络安全形势严峻,防范工作刻不容缓。我们需要做好全面准备,加强网络安全管理、建立网络红线和应急预案、加强网络审计监测和网络安全教育和培训。这样,才能真正保障学生和师生的信息安全。
相关问题拓展阅读:
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网络安全威胁有哪些方面
主要就是现在木马病毒太多 有太多的病毒变种了,要下载一个360安全卫士,可以很好的防护系统安全,防御木马病毒
信息安全三个不发生:
1、确保不发生大面积信息系统故障停运事故。
2、确保不发生恶性信息泄露事故。
3、确保不发生信息外网网站被恶意篡改事故。
网络环境中信息安全威胁有:
1、假冒:是指不合法的用户侵入到系统,通过输入账号等信息冒充合法用户从而窃取信息的行为;
2、身份窃取:是指合法用户在正常通信过程中被其他非法用户拦截;
3、数据窃取:指非法用户截获通信网络的数据;
4、否认:指通信方在参加某次活动后却不承认自己参与了;
5、拒绝服务:指合法用户在提出正当的申请时,遭到了拒绝或者延迟服务;
6、错误路由;
7、非授权访问。
提高信息安全防范能力的措施
加强网络安全基础设施建设,推进网络安全态势感知和应急处置平台建设,提升网络安全态势感知能力,构建统一指挥、反应灵敏、协调有序、运转高效的应急指挥体系。加强专业化、社会化相结合的网络安全专家队伍和技术支撑队伍建设。
落实好国家科技和产业政策,研究制定新形势下适应信息技术产业发展新特点的政策措施,引导安天、安信与诚等企业网络安全核心技术研发和成果转化,支持科研机构和企业积极承接国家重大信息技术核心技术研发,推动以“大智移云”为核心的网络信息技术产业快速发展。
网络安全未来发展怎么样?
网络安全专业
网络空间安全专业是网络空间安全一级学科下的专业,学科代码为“083900”,授予“工学”学位,涉及到以信息构建的各种空间领域,研究网络空间的组成、形态、安全、管理等。网络空间安全专业,致力于培养“互联网+”时代能够支撑国家网络空间安全领域的具有较强的工程实践能力,系统掌握网络空间安全的基本理论和关键技术,能够在网络空间安全产业以及其他国民经济部门,从事各类网郑运络空间相关的软硬件开发、系统设计与分析、网络空间安全规划管理等工作,具有强烈的社会责任感和使命感、宽广的国际视野、勇于探索的创新精神和实践能力的拔尖创新人才和行业高级工程人才。
网络空间安全毕业生能够从事网络空间安全领域的科学研究、技术开发与运维、安全管理等方面的工作。其就业方向有部分的安全规范和安全管理,包括法律的制定;安全企业的安全产品的研发;一般企业的安全管理和安全防护;国与国之间的空间安全的协调。
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保护,不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露,系统连续可靠正常地运行,网络服务不中断。网络安全在2023年贺丛中4月27日,国家互联网信息办公室、国家发展和改革委员会、工业和信息化部、公安部、国家安全部、财政部、商务部、中国人民银行、国家市场监督管理总局、国家广播电视总局、国家保密局、国家密码管理局共12个部门联合发布《网络安全审查办法》,于2023年6月1日起实施。网络安全,通常指计算机网络的安全,实际上也可以指计算机通信网络的安全。计算机通信网络是将若干台具有独立功能的计算机通过通信设备及传输媒体互连起来,在通信软件的支持下,实现计算机间的信息传输与交换的系统。而计算机网络是指以共享资源为目的,利用通信手段把地域上相对分散的若干独立的计算机系统、终端设备和数据设备连接起来,并在协议的控制下进行数据交换的系统。计算机网络的根本目的在于资源共享,通信网络是实现网络资源共享的途径,因此,计算机网络是安全禅山的,相应的计算机通信网络也必须是安全的,应该能为网络用户实现信息交换与资源共享。下文中,网络安全既指计算机网络安全,又指计算机通信网络安全。网络安全的基本含义:客观上不存在威胁,主观上不存在恐惧。即客体不担心其正常状态受到影响。可以把网络安全定义为:一个网络系统不受任何威胁与侵害,能正常地实现资源共享功能。要使网络能正常地实现资源共享功能,首先要保证网络的硬件、软件能正常运行,然后要保证数据信息交换的安全。从前面两节可以看到,由于资源共享的滥用,导致了网络的安全问题。因此网络安全的技术途径就是要实行有限制的共享。
在信息化的现代,网络安全产业成为保障“新基建”安全的重要基石,我国网络安全行业市场规模一直呈现高速增长态势。未来,随着5G网络、人工智能、大数据等新型网络技术在各个领域的深入开展,其将为网络安全企业的发展提供新的机遇。
随着科技的进步和社会的发展,网络安全的概念和内涵不断演进。其发展历程可分为起源期、萌芽期、成长期和加速期四个时期,分别对应通信加密时代、计算机安全时代、信息安全时代以及网络空间安全时代。
目前网络安全正处于网络空间安全时代的加速期:2023年中央网络安全和信息化领导小组成立后,网络安全法、等保2.0等政策不断出台,网络安全上升为国家战略。
与信息安全时代的区别在于网络边界逐渐模糊或消失,仅凭传统的边界安全已不能做到有效防护,防护理念和技术发生深刻改变,主动安全逐渐兴起。安全解决方案和安全服务也越来越被重视。
从我国网络安全市场规模来看,2023年开始,随着国家在科技专项上的支持加大、用户需求扩大、企业产品逐步成熟和不断创新,网络安全产业依然处在快速成长阶段,近年来,受下游需求及政策的推动,我国网络安全企业数量不断增加,网络安全产业规模也不断发展。
根据中国网络安全产业联盟岁碰(CCIA)披露数据,年,市场友汪规模增速始终保持在17%以上,2023年我国网络安全市场规模达到478亿元,CCIA预计2023年我国网络安全市场规好雀仔模为553亿元,同比增长15.69%。
按照产品结构划分,网络安全可以划分为安全硬件、安全软件及安全服务三大类,而每一大类产品包含众多的细分市场,如安全硬件包括防火墙、代理、入侵检测与防御等,安全软件包括防病毒软件、终端安全软件、邮件安全软件等,安全服务包括咨询、集成、培训、运维等。
IDC表示,2023年,安全硬件在中国整体网络安全支出中将继续占据绝对主导地位,占比高达59.1%,安全软件和安全服务支出比例分别为18.4%和22.5%。
网络安全行业的发展一直是威胁、技术和监管等方面相互博弈的结果,最终达到一个均衡。新的威胁、技术以及新的监管要求,都会带来市场需求的增长。而对安全企业来说,需要密切关注这些力量的变化,推出适合的产品和服务,这样才能在市场上处于不败之地。
随着国家政策对我国网络安全行业的保驾护航,以及网络安全需求日益快速增加,、企业、个人在网络安全保障方面的投入都将不断增加,产业发展的驱动力强劲;多重利好因素促使我国网络安全行业市场规模保持着较快的增速增长。
结合IDC、CCIA等的预测,预计到2023年我国网络安全行业市场规模将持续增长到1444亿元,年复合增长率约为17.6%。
目前,网络安全已经扩展至
网络空间安全
,大数据、云计算、物联网、
移动互联网
、人工智能、工业自动化、
区块链
作为当前前沿网络技术不断融合发展,使传统发展架构都发生了显著改变,这将对网络及社会治理带来挑战。技术的融合发展,也加大了网络攻击的安全风险。
但是,这既是挑战,也是机遇。随银察着5G与物联网的建设,大数据安全、云安全等网络安全问题将迎来爆发,网络安全行业前景也呈正相关增长。
未来网络安全领域的整体发展趋势定逐步增速,市场对网络安全服务需求占比也会游虚逐渐升高。对于5G时代发生的变化,网络安全已经成为现在更是未来非常重要的课题。所以未来需要更多的网络安全人才神搏燃,
网络安全工程师
也需要多学习网络安全方面的知识,不断更新知识储备,不做时代的溺水者。
网络安全的前景是光明的: 在计算机网络公司、软件公司、科研部门、教育机构、行政部门和现代企业中,从事计算机安全系统的研究、设计、开发和管理,也可从事日常网络管理和维护、网站设计和开发、网络数据库应用和维护工作或信息安全产品的销售和服务。开放的信息系统必然会有许多潜在的安全风险,而打击盗窃、偷窃、破坏和破坏的斗争将会继续。轮敬渗在这样的斗争中,网络安全技术作为一个独特的领域日益受到全球网络建设者的重视。然而,在互联网稿培技术飞速发展的过去十几年里,微软等业界先驱似乎只注重网络的便捷性和灵活性,而忽视了网络的安全性,网络安全技术在遭受大量黑客攻击造成的损失之后成为信息技术领域的一个真空,从而导致了对网络安全人才的迫切需求。维护计算机网络系统安全,检测和修复网络漏洞,病毒防护能力。需要大量的网络安全专家腊脊。
可以担任网络安全工程师。随着互联网发展和IT技术的普及,网络和IT已经日渐深入到日常生活和工作当中,社会盯衡李信息化和信息网络化,凯迟突破了应用信息在时间和空间上的障碍,使信息的价值不断提高。但是与此拦核同时,网页篡改、计算机病毒、系统非法入侵、数据泄密、网站欺骗、服务瘫痪、漏洞非法利用等信息安全事件时有发生。因此网络安全工程师需要大量的人才。
态势感知,懂的人不用解释,现在对于态势感知更多的是信息网络的安全态势感知,
大数据时代,除在信息网络的安全方面外,在无人机、无人驾驶、气象分析、军事、交通轨道等等方面,态势感知的应用研究日益广泛和必要!
一般来说,态势感知在大规模系统环境中,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。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.从大数据的高度思考,解决态势感知面临的信息处理难题,是研究联合作战态势感知的重要方法.通过分析联合作战态势感知的数据类型、结构和特点,得出态势感知面临着大数据挑战的结论.初步探讨了可能需要解决的问题和前沿信息技术的应用需求,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。
相关参考(摘录网上):
1 引言
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, 仅仅依靠防火墙、 入侵检测、 防病毒、 访问控制等单一的网络安全防护技术, 已不能满足网络安全的需求, 迫切需要新的技术, 及时发现网络中的异常事件, 实时掌握网络安全状况, 将之前很多时候亡羊补牢的事中、 事后处理,转向事前自动评估预测, 降低网络安全风险, 提高网络安全防护能力。
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 网络安全态势相关概念
2.1 网络态势感知
态势感知(Situation Awareness, SA) 的概念是1988年Endsley提出的, 态势感知是在一定时间和空间内对环境因素的获取, 理解和对未来短期的预测。 整个态势感知过程可由图1所示的三级模型直观地表示出来。
所谓网络态势是指由各种网络设备运行状况、 网络行为以及用户行为等因素所构成的整个网络当前状态和变化趋势。
网络态势感知(Cyberspace Situation Awareness,CSA) 是1999年Tim Bass首次提出的, 网络态势感知是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、 显示以及预测最近的发展趋势。
态势是一种状态、 一种趋势, 是整体和全局的概念, 任何单一的情况或状态都不能称之为态势。 因此对态势的理解特别强调环境性、 动态性和整体性, 环境性是指态势感知的应用环境是在一个较大的范围内具有一定规模的网络; 动态性是态势随时间不断变化, 态势信息不仅包括过去和当前的状态, 还要对未来的趋势做出预测; 整体性是态势各实体间相互关系的体现,某些网络实体状态发生变化, 会影响到其他网络实体的状态, 进而影响整个网络的态势。
2.2 网络安全态势感知
网络安全态势感知就是利用数据融合、 数据挖掘、智能分析和可视化等技术, 直观显示网络环境的实时安全状况, 为网络安全提供保障。 借助网络安全态势感知, 网络监管人员可以及时了解网络的状态、 受攻击情况、 攻击来源以及哪些服务易受到攻击等情况, 对发起攻击的网络采取措施; 网络用户可以清楚地掌握所在网络的安全状态和趋势, 做好相应的防范准备, 避免和减少网络中病毒和恶意攻击带来的损失; 应急响应组织也可以从网 络安全态势中了解所服务网 络的安全状况和发展趋势, 为 制定有预见性的应急预案提供基础。
3 网络安全态势感知相关技术
对于大规模网络而言, 一方面网络节点众多、 分支复杂、 数据流量大, 存在多种异构网络环境和应用平台; 另一方面网络攻击技术和手段呈平台化、 集成化和自 动化的发展趋势, 网络攻击具有更强的隐蔽性和更长的潜伏时间, 网络威胁不断增多且造成的损失不断增大。 为了实时、 准确地显示整个网络安全态势状况, 检测出潜在、 恶意的攻击行为, 网络安全态势感知要在对网络资源进行要素采集的基础上, 通过数据预处理、 网络安全态势特征提取、 态势评估、 态势预测和态势展示等过程来完成, 这其中涉及许多相关的技术问题, 主要包括数据融合技术、 数据挖掘技术、 特征提取技术、 态势预测技术和可视化技术等。
3.1 数据融合技术
由于网络空间态势感知的数据来自众多的网络设备, 其数据格式、 数据内容、 数据质量千差万别, 存储形式各异, 表达的语义也不尽相同。 如果能够将这些使用不同途径、 来源于不同网络位置、 具有不同格式的数据进行预处理, 并在此基础上进行归一化融合操作,就可以为网络安全态势感知提供更为全面、 精准的数据源, 从而得到更为准确的网络态势。 数据融合技术是一个多级、 多层面的数据处理过程, 主要完成对来自网络中具有相似或不同特征模式的多源信息进行互补集成, 完成对数据的自动监测、 关联、 相关、 估计及组合等处理, 从而得到更为准确、 可靠的结论。 数据融合按信息抽象程度可分为从低到高的三个层次: 数据级融合、 特征级融合和决策级融合, 其中特征级融合和决策级融合在态势感知中具有较为广泛的应用。
3.2 数据挖掘技术
网络安全态势感知将采集的大量网络设备的数据经过数据融合处理后, 转化为格式统一的数据单元。这些数据单元数量庞大, 携带的信息众多, 有用信息与无用信息鱼龙混杂, 难以辨识。 要掌握相对准确、 实时的网络安全态势, 必须剔除干扰信息。 数据挖掘就是指从大量的数据中挖掘出有用的信息, 即从大量的、 不完全的、 有噪声的、 模糊的、 随机的实际应用数据中发现隐含的、 规律的、 事先未知的, 但又有潜在用处的并且最终可理解的信息和知识的非平凡过程( NontrivialProcess) 。 数据挖掘可分为描述性挖掘和预测性挖掘, 描述性挖掘用于刻画数据库中数据的一般特性; 预测性挖掘在当前数据上进行推断, 并加以预测。 数据挖掘方法主要有: 关联分析法、 序列模式分析法、 分类分析法和聚类分析法。 关联分析法用于挖掘数据之间的联系; 序列模式分析法侧重于分析数据间的因果关系;分类分析法通过对预先定义好的类建立分析模型, 对数据进行分类, 常用的模型有决策树模型、 贝叶斯分类模型、 神经网络模型等; 聚类分析不依赖预先定义好的类, 它的划分是未知的, 常用的方法有模糊聚类法、 动态聚类法、 基于密度的方法等。
3.3 特征提取技术
网络安全态势特征提取技术是通过一系列数学方法处理, 将大规模网络安全信息归并融合成一组或者几组在一定值域范围内的数值, 这些数值具有表现网络实时运行状况的一系列特征, 用以反映网络安全状况和受威胁程度等情况。 网络安全态势特征提取是网络安全态势评估和预测的基础, 对整个态势评估和预测有着重要的影响, 网络安全态势特征提取方法主要有层次分析法、 模糊层次分析法、 德尔菲法和综合分析法。
3.4 态势预测技术
网络安全态势预测就是根据网络运行状况发展变化的实际数据和历史资料, 运用科学的理论、 方法和各种经验、 判断、 知识去推测、 估计、 分析其在未来一定时期内可能的变化情况, 是网络安全态势感知的一个重要组成部分。 网络在不同时刻的安全态势彼此相关, 安全态势的变化有一定的内部规律, 这种规律可以预测网络在将来时刻的安全态势, 从而可以有预见性地进行安全策略的配置, 实现动态的网络安全管理, 预防大规模网络安全事件的发生。 网络安全态势预测方法主要有神经网络预测法、 时间序列预测法、 基于灰色理论预测法。
3.5 可视化技术
网络安全态势生成是依据大量数据的分析结果来显示当前状态和未来趋势, 而通过传统的文本或简单图形表示, 使得寻找有用、 关键的信息非常困难。 可视化技术是利用计算机图形学和图像处理技术, 将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来, 并进行交互处理的理论、 方法和技术。 它涉及计算机图形学、 图像处理、 计算机视觉、 计算机辅助设计等多个领域。 目前已有很多研究将可视化技术和可视化工具应用于态势感知领域, 在网络安全态势感知的每一个阶段都充分利用可视化方法, 将网络安全态势合并为连贯的网络安全态势图, 快速发现网络安全威胁, 直观把握网络安全状况。
4 基于多源日志的网络安全态势感知
随着网 络规模的 扩大以及网 络攻击复杂度的增加, 入侵检测、 防火墙、 防病毒、 安全审计等众多的安全设备在网络中得到广泛的应用, 虽然这些安全设备对网络安全发挥了一定的作用, 但存在着很大的局限,主要表现在: 一是各安全设备的海量报警和日志, 语义级别低, 冗余度高, 占用存储空间大, 且存在大量的误报, 导致真实报警信息被淹没。 二是各安全设备大多功能单一, 产生的报警信息格式各不相同, 难以进行综合分析整理, 无法实现信息共享和数据交互, 致使各安全设备的总体防护效能无法得以充分的发挥。 三是各安全设备的处理结果仅能单一体现网络某方面的运行状况, 难以提供全面直观的网络整体安全状况和趋势信息。 为了有效克服这些网络安全管理的局限, 我们提出了基于多源日志的网络安全态势感知。
4.1 基于多源日志的网络安全态势感知要素获取
基于多源日志的网络安全态势感知是对部署在网络中的多种安全设备提供的日志信息进行提取、 分析和处理, 实现对网络态势状况进行实时监控, 对潜在的、恶意的网络攻击行为进行识别和预警, 充分发挥各安全设备的整体效能, 提高网络安全管理能力。
基于多源日志的网络安全态势感知主要采集网络入口处防火墙日志、 入侵检测日志, 网络中关键主机日志以及主机漏洞信息, 通过融合分析这些来自不同设备的日志信息, 全面深刻地挖掘出真实有效的网络安全态势相关信息, 与仅基于单一日志源分析网络的安全态
势相比, 可以提高网络安全态势的全面性和准确性。
4.2 利用大数据进行多源日志分析处理
基于多源日志的网络安全态势感知采集了多种安全设备上以多样的检测方式和事件报告机制生成的海量数据, 而这些原始的日 志信息存在海量、 冗余和错误等缺陷, 不能作为态势感知的直接信息来源, 必须进行关联分析和数据融合等处理。 采用什么样的技术才能快速分析处理这些海量且格式多样的数据?
大数据的出现, 扩展了计算和存储资源, 大数据自身拥有的Variety支持多类型数据格式、 Volume大数据量存储、Velocity快速处理三大特征, 恰巧是基于多源日志的网络安全态势感知分析处理所需要的。 大数据的多类型数据格式, 可以使网络安全态势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; 大数据的大数据量存储正是海量日志存储与处理所需要的; 大数据的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, 为高智能模型算法提供计算资源。 因此, 我们利用大数据所提供的基础平台和大数据量处理的技术支撑, 进行网络安全态势的分析处理。
关联分析。 网络中的防火墙日志和入侵检测日志都是对进入网络的安全事件的流量的刻画, 针对某一个可能的攻击事件, 会产生大量的日志和相关报警记录,这些记录存在着很多的冗余和关联, 因此首先要对得到的原始日志进行单源上的关联分析, 把海量的原始日志转换为直观的、 能够为人所理解的、 可能对网络造成危害的安全事件。 基于多源日志的网络安全态势感知采用基于相似度的报警关联, 可以较好地控制关联后的报警数量, 有利于减少复杂度。 其处理过程是: 首先提取报警日志中的主要属性, 形成原始报警; 再通过重复报警聚合, 生成聚合报警; 对聚合报警的各个属性定义相似度的计算方法, 并分配权重; 计算两个聚合报警的相似度, 通过与相似度阀值的比较, 来决定是否对聚合报警进行超报警; 最终输出属于同一类报警的地址范围和报警信息, 生成安全事件。
融合分析。 多源日志存在冗余性、 互补性等特点,态势感知借助数据融合技术, 能够使得多个数据源之间取长补短, 从而为感知过程提供保障, 以便更准确地生成安全态势。 经过单源日志报警关联过程, 分别得到各自的安全事件。 而对于来自防火墙和入侵检测日志的的多源安全事件, 采用D-S证据理论(由Dempster于1967年提出, 后由Shafer于1976年加以推广和发展而得名) 方法进行融合判别, 对安全事件的可信度进行评估, 进一步提高准确率, 减少误报。 D-S证据理论应用到安全事件融合的基本思路: 首先研究一种切实可行的初始信任分配方法, 对防火墙和入侵检测分配信息度函数; 然后通过D-S的合成规则, 得到融合之后的安全事件的可信度。
态势要素分析。 通过对网络入口处安全设备日 志的安全分析, 得到的只是进入目 标网络的可能的攻击信息, 而真正对网络安全状况产生决定性影响的安全事件, 则需要通过综合分析攻击知识库和具体的网络环境进行最终确认。 主要分为三个步骤: 一是通过对大量网络攻击实例的研究, 得到可用的攻击知识库, 主要包括各种网络攻击的原理、 特点, 以及它们的作用环境等; 二是分析关键主机上存在的系统漏洞和承载的服务的可能漏洞, 建立当前网络环境的漏洞知识库, 分析当前网络环境的拓扑结构、 性能指标等, 得到网络环境知识库; 三是通过漏洞知识库来确认安全事件的有效性, 也即对当前网络产生影响的网络攻击事件。 在网络安全事件生成和攻击事件确认的过程中, 提取出用于对整个网络安全态势进行评估的态势要素, 主要包括整个网络面临的安全威胁、 分支网络面临的安全威胁、 主机受到的安全威胁以及这些威胁的程度等。
5 结语
为了解决日益严重的网络安全威胁和挑战, 将态势感知技术应用于网络安全中, 不仅能够全面掌握当前网络安全状态, 还可以预测未来网络安全趋势。 本文在介绍网络安全态势相关概念和技术的基础上, 对基于多源日志的网络安全态势感知进行了探讨, 着重对基于多源日志的网络安全态势感知要素获取, 以及利用大数据进行多源日志的关联分析、 融合分析和态势要素分析等内容进行了研究, 对于态势评估、 态势预测和态势展示等相关内容, 还有待于进一步探讨和研究。
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